Les stratégies de production orthographique dâélèves dyslexiques francophones du primaire
Bibliographic record
Abstract
Le développement de la compétence orthographique est particulièrement difficile pour les dyslexiques. Orthographier en français implique la prise en compte de connaissances et de stratégies variées. Cette étude a pour objectifs de décrire l’utilisation des stratégies de\nproduction orthographiques de 32 élèves dyslexiques (ED) âgés de 9 à 12 ans ainsi que\nd’établir les liens entre les stratégies orthographiques et la compétence orthographique. Les élèves devaient orthographier 24 mots sous dictée et commenter, pour chaque mot, les stratégies employées. Les performances des ED ont été comparées à celles de 25 normo scripteurs de même âge chronologique (CA) et à celles de 24 normo scripteurs de même compétence écrite (CE). Les résultats indiquent que les stratégies phonologiques sont les plus\nutilisées par tous les groupes de participants. Si aucun type de stratégies n’est lié à la compétence orthographique des ED, la stratégie visuo-orthographique nous éclaire sur les résultats des CA et des CE.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".