Évolution du portrait littéracique d'élèves inscrits à la maternelle de l'école Wahta' à Wendake
Bibliographic record
Abstract
Le présent projet de recherche présente l’évolution du portrait littéracique de 11 élèves de maternelle inscrits à l’école Wahta’, une école primaire située dans la communauté de Wendake, à Québec. Deux collectes de données ont été réalisées : une au début de l’année scolaire et l’autre à la fin de l’année scolaire 2018-2019. Ces collectes de données ont permis de déterminer les habiletés des enfants en lecture et en écriture. Afin d’évaluer leur progression, trois fondements ont été analysés auprès des élèves : la structuration du récit, la structuration de la syntaxe et la représentation du système alphabétique. Les résultats montrent que la majorité des enfants progressent concernant la structuration du récit, mais peu atteignent un niveau de causalité nécessaire au début de l’apprentissage formel de la lecture. Au niveau de la syntaxe, les analyses qualitatives marquent peu de progrès, les enfants étant généralement déjà avancés dès le début de l’année scolaire. Quant à la représentation du système alphabétique, plus de la moitié des enfants n’ont pas progressé au niveau du code. En fin de maternelle, seulement cinq enfants sur 11 montrent une progression suffisante pour amorcer les débuts du décodage. La présente étude souligne l’importance de suivre le développement littéracique des enfants autochtones et de favoriser l’émergence de la littéracie en l’ancrant dans des interventions faisant intervenir la culture autochtone et la littérature d’enfance autochtone.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".