Notice bibliographique
Résumé
THE SOLUTIONS for achieving greater success with teaching early reading are not yet obvious be cause the issues are complex. One important aspect which needs further investigation in many countries is the interplay of dialect and multilingual status with learning to read. In New Zealand, work is currently being done with the educational dif ferences of three populations in the schools of Auckland: the majority White population, who are called Pakehas; the native Maoris; and immigrant Pacific Islanders. These children enter school from different language and cultural backgrounds, yet the language barriers do not al ways appear to be the most signifi cant factors affecting the success of students in language arts instruction. New Zealand is a small country of three and a half million people. It be came a British colony in 1840, al though missionary settlements began in 1814. New Zealand has always been separate and different from Australia, including having a differ ent educational system. New Zea land is small scale with a centralised education system, whereas Australia is large scale with separate state sys tems of education and a Federal Government. When the settlers arrived in New Zealand, it was already populated by one particular group of Polynesians called Maoris. The Polynesians of the South Pacific have developed in different ways in the various island groups. The Maoris in New Zealand number a quarter of a million and they have a high rate of natural in crease which doubled the population between 1945 and 1966. The educa tional tradition of the Maoris was an oral one; they selected people from within the tribe who had excellent
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».