Les dispositifs mis en place afin de soutenir le développement des compétences en lecture et en écriture des élèves du primaire : un état des lieux au sein d'un Centre de services scolaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les enseignements de la lecture et de l’écriture, vus comme des objets didactiques, vont de pair avec un certain nombre de dispositifs caractérisés par des démarches, des activités et des outils spécifiques. Afin de connaitre les perceptions des personnes enseignant au primaire à propos de divers enjeux associés à la littératie scolaire ainsi que les dispositifs retenus afin de soutenir le développement des compétences en lecture et en écriture de leurs élèves, une enquête par questionnaire a été réalisée auprès de 135 titulaires oeuvrant au sein d’un même Centre de services scolaire. De manière générale, ces titulaires estiment qu’environ un tiers de leurs élèves n’atteignent pas le niveau de compétence attendu en lecture et en écriture et qu’une bonne partie d’entre eux sont peu motivés par les apprentissages dans ces domaines. Selon les pratiques déclarées, alors que des dispositifs comme la visite à la bibliothèque et le temps de lecture libre en classe sont quasi généralisés, il n’en est pas de même pour des dispositifs comme les cercles de lecture ou les pratiques d’écriture collaborative qui demandent des modes d’organisation particuliers du travail en classe.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".