Pratiques d’enseignement en lectureécriture et apprentissages des élèves au début du primaire Marie-
Bibliographic record
Abstract
La présente étude vise à alimenter les recherches qui s’intéressent àl’enseignement/apprentissage de la langue écrite au début de l’école primaire, en prenant particulièrement en compte les pratiques les plus à même de soutenir un apprentissage réussi de la lecture et de l’écriture. Plus précisément, cette étude vise à décrire lespratiques d’enseignement observées en lecture et en écriture auprès de 22 enseignants, mais aussi à mettre en relation ces pratiques observées et les performances en lecture et en écriture des élèves appartenant à ces classes de 1re et 2e années du primaire. Globalement, les résultats indiquent que les pratiques observées, tant du point de vue des dispositifs mobilisés que des contenus enseignés, sont variées et concourent à une vision complexe de l’entrée dans l’écrit. Les analyses de corrélations suggèrent que certaines pratiques, qui le plus souvent sollicitent une participation active de l’élève et des interactions avec autrui, sont en lien avec la progression des élèves au cours de l’année scolaire.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
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".