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Record W7125783991 · doi:10.7202/1122415ar

Le désengagement des garçons envers la lecture

2025· article· fr· W7125783991 on OpenAlexaboutno aff
Nadia Bazinet

Bibliographic record

VenueApprendre et enseigner aujourd’hui Revue du Conseil pédagogique interdisciplinaire du Québec · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGloomState agencyLove and hate

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article PEICA Canada 2022 – Analyse de nouvelles données pour le Québec fait état que : « Dans plusieurs juridictions, il existe un écart entre les filles et les garçons en matière de réussite scolaire. Ce phénomène, bien que les comparaisons internationales se butent à des structures scolaires différentes, est particulièrement bien ancré au Québec. » (Langlois, février 2025). Ayant consacré mon projet doctoral à mieux comprendre cet écart de réussite, la stagnation de la situation reste plus que préoccupante. Dans ma recherche portant sur le désengagement des garçons du secondaire envers les activités en lecture dans les classes de français langue seconde (FLS), la question du sentiment d’efficacité personnelle (SEP) a rapidement pris une place centrale au sein de cette recherche. Ayant eu l’occasion de sonder par questionnaire 146 élèves du secondaire (de 1 re à 3 e secondaire) afin de mesurer leur SEP en lecture et connaître les expériences vécues en lecture, j’ai pu par la suite animer trois groupes de discussion impliquant 14 garçons qui ont clairement mentionné leur désengagement envers la lecture dans les cours de FLS (10 des 14 participants) et permis d’identifier les pratiques d’enseignement de la lecture en FLS auxquelles ces élèves du secondaire ont le plus souvent été exposées et celles méritant d’être bonifiées (Bazinet, 2021).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.794
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.006
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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