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Enregistrement W1544355665 · doi:10.4324/9780203883556

Participatory Learning in the Early Years

2009· book· en· W1544355665 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismSociologyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Participatory Learning: Issues for Research and Practice Donna Berthelsen 2. International Perspectives on Participatory Learning: Young Children's Perspectives across Rich and Poor Countries Helen Penn 3. The Guiding Principles of Participation: Infant, Toddler Groups and the United Nations Convention on the Rights of the Child Berenice Nyland 4. 'Doing the Right Thing' - A Moral Concern from the Perspectives of Young Preschool Children Eva Johansson 5. The Desirable Toddler in Preschool -Values Communicated in Teacher and Child Interactions Anette Emilson and Eva Johansson 6. Friendships and Participation among Young Children in a Norwegian Kindergarten Anne Greve 7. Beliefs about Toddler's Learning in Child Care Programs in Australia Jo Brownlee and Donna Berthelsen 8. In Support of a Relationship-Based Approach to Practice with Infants and Toddlers in the United States Mary McMullen and Susan Dixon 9. Looking and Listening For Participatory Practice in an English Day Nursery Paulette Luff 10. Dialogue, Listening and Discernment in Professional Practice with Parents and their Children in an Infant Program: A Canadian Perspective Enid Elliot 11. If You Think They Can Do It - Then They Can: Two-year-olds in Aotearoa New Zealand Kindergartens and Changing Professional Perspectives Judith Duncan 12. Fairness in Participation in Preschool Artin Goncu, Catherine Main and Barbara Abel 13. Contexts, Pedagogy, and Participatory Learning: A Way Forward Jo Brownlee

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0130,090
Communication savante0,0230,025
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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