Bibliographic record
Abstract
Les élèves dyslexiques éprouvent de grandes difficultés à lire et à écrire. Leurs difficultés en production orthographique sont reconnues pour être persistantes. Elles peuvent être expliquées par un déficit des procédures phonologiques. Or, pour orthographier une langue alphabétique comme le français, il est indispensable de développer des connaissances phonologiques puisque l’entrée dans l’écrit repose en grande partie sur la mise en correspondance de la langue orale et de sa réalisation à l’écrit. En plus des connaissances phonologiques, le système orthographique du français exige du scripteur d’acquérir des connaissances visuo-orthographiques et morphologiques. Les recherches menées sur la compétence orthographique des élèves dyslexiques se rapportent majoritairement à l’anglais et sur la compétence en lecture. La présente étude a pour objectif général de décrire, dans une visée explicative, la compétence orthographique de 26 élèves dyslexiques québécois âgés de 9 à 13 ans. Les objectifs spécifiques sont de décrire les performances de ces élèves en contexte de productions libres et de les comparer à celles de 26 élèves normo-lecteurs de même âge chronologique (CA) et à celles de 29 normo-lecteurs plus jeunes mais de même niveau en lecture (CL). Pour ce faire, nous avons analysé les erreurs en prenant en compte les propriétés phonologiques, visuo-orthographiques et morphologiques des mots écrits. Les résultats indiquent que les élèves dyslexiques ont des performances inférieures à celles des CA, mais aussi, dans certains cas, à celles des CL. Les résultats sont discutés en fonction des connaissances que doivent développer les scripteurs dyslexiques et des pistes orthodidactiques à envisager.
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 | 0.002 | 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) | 0.012 | 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".