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Enregistrement W1600804314

Literacies Across Media: Playing the Text

2002· book· en· W1600804314 sur OpenAlexaff
Margaret Mackey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Guelph-Humber
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeReading (process)Perspective (graphical)Affect (linguistics)Variety (cybernetics)PsychologyMedia studiesLiteratureArtSociologyVisual artsLinguisticsComputer scienceCommunication
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contemporary young reader learns from a very early age to read and interpret through a broad range of media. Literacies Across Media explores how a group of boys and girls, aged from ten to fourteen, make sense of narratives in a variety of formats, including print, electronic book, video, DVD, computer game and CD-ROM. This book records these young people over a period of eighteen months as they read, view and play different texts, demonstrating variations and consistencies of interpretative behaviour across different media.Margaret Mackey analyses how the activities of reading, viewing and playing intertwine and affect each other's development. Her in-depth research shows young readers developing strategies for interpreting narratives through encounters with a diverse range of texts and media. The study breaks new ground in its illustration and exploration of the impact of cross-media fertilisation on how young readers come to an understanding of how to make sense of stories. Literacies Across Media offers both a vivid account of a group of young readers coming to terms with texts and a radical perspective on the growth of a generation of young readers. It is thought-provoking, fascinating and highly informative reading not only for theoreticians interested in the reading process, but also teachers, librarians, parents and anybody involved with young people and their texts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations111
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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