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Enregistrement W1911758509 · doi:10.22329/jtl.v3i2.98

“No text is innocent”: Canadian children’s books in the classroom

2006· article· en· W1911758509 sur OpenAlexafffundvenueabout
Joyce Bainbridge, Diane Oberg, Mike Carbonaro

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésCurriculumWatsonIdeologySchool districtSociologyPedagogyPsychologyLibrary scienceMathematics educationPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study of one school district explored elementary teachers’ use of, and beliefs about, Canadian children’s books in the classroom. It also examined the supports that facilitate elementary teachers’ use of Canadian books, including services provided by teacher-librarians, school district personnel and others; availability of funding; and opportunities for professional development. The case study district had a teacher-librarian in every school and was committed to supporting the work of teachers through the school library. The participants had clear ideas about what it meant to them to be Canadian and about the values that were important to them as Canadians. They believed it was important to incorporate Canadian books into classroom activities. However, they often felt a need to justify their use of Canadian books, whereas they unquestioningly used American books in their teaching across the curriculum. Overall, they were more knowledgeable about Canadian books and Canadian authors and illustrators than teachers in earlier studies. However, the findings of the study raise an interesting paradox; the teachers supported the use of Canadian books but they did not appear to connect “Canadian values” to Canadian books. They seemed unaware that all books, Canadian or not, convey an ideology; “no text is innocent” (Stephens & Watson, 1994, p. 14).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0410,019
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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