L'impact du comptage sur les doigts sur les compétences arithmétiques des enfants âgés de 5-6 ans
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses études ont mis en avant le lien entre gnosie digitale et capacités numériques des enfants. Il existerait une corrélation positive entre les deux. Toutefois, ce lien existant est assez difficile à expliquer mais, en nous basant sur la théorie fonctionnelle, nous soutenons l'hypothèse que le comptage sur les doigts pourrait être un bon médiateur pour expliquer ce lien. Dans notre étude, nous testons 84 enfants de 2P Harmos dans une tâche de gnosie digitale, une tâche d'additions simples et une tâche de mémoire de travail. Les résultats montrent que l'utilisation du comptage sur les doigts conduit les enfants à avoir de meilleures performances en arithmétiques. De plus, les enfants avec les plus hautes capacités en mémoire de travail utilisent plus efficacement le comptage sur les doigts pour résoudre les additions. En revanche, l'analyse de nos résultats ne nous permet pas dire que la relation entre gnosie digitale et performances arithmétiques est médiée par la stratégie de comptage sur les doigts.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".