Singing and Literacy: An Initial Investigation in St. Vincent and the Grenadines
Notice bibliographique
Résumé
Music – making music, singing music, listening to music- is a human activity deeply rooted in who we are as people. Blacking (1973) proposed that “Musicmaking is an inherited biological predisposition which is unique to the human species” (p.7). One important focus of music exploration has become “using ethnomusicological insight and approaches in order to understand the character of a music culture- its subcultures, such as children’s music and community music (Dzansi, 2002, ¶ 2). There have been a number of studies of musical play of children in a variety of geographical locations, such as Ghana (Dzansi, 2002), Australia (Marsh, 1995), the United States (Campbell, 1991; 1998), Great Britain (Opie, 1985), and Jamaica (Hopkin, 1984). Even so, Campbell (1998) has suggested that “Children’s engagement in music frequently is paid minimal attention by teachers and parents, even when it may be the rich repository of children’s intimate thoughts and sentiments” (p. 5). In this study, one of the researchers collected “musicking” (Small, 1987) from children and teachers at an elementary school in St. Vincent and the Grenadines. The musical pieces that were recorded included chants, singing games, and hand-clapping songs. In analyzing these pieces, we have investigated the connections between the songs, singing as communication, and children’s literacies. Strong connections may be made between what children sing, and their comfort level in learning to read and communicate. We have found that singing as a literacy is frequently underestimated. The singing of children provides a richer experience of literacies for the schoolchildren of St. Vincent and the Grenadines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».