MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968387718 · doi:10.1080/00405841.2015.1010847

“Let It Go”: Exploring the Image of the Child as a Producer, Consumer, and Inventor

2015· article· en· W1968387718 sur OpenAlexafffund
Jennifer Rowsell, Debra Harwood

Notice bibliographique

RevueTheory Into Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInsiderEthnographyPhenomenonSociocultural evolutionPedagogyMeaning (existential)LiteracyInterpretation (philosophy)SociologyPsychologyEpistemologyComputer scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

iPads are increasingly being put in the hands of children in schools and educational contexts, yet there continues to be larger questions about how they fit into the fabric of daily classroom life and what new stories will emerge (de Certeau, 1984, 1984/2000). In this article, we feature vignettes of data from a 2-year government-funded research project on how children make meaning with iPads across 5 early years' classrooms. Understanding the complexities of literacy learning requires an ‘in situ’ examination. Through our ethnographic approach, we have been able to get closer to an ‘insider account’ of the sociocultural knowledge of early learners and their teachers, as well as a holistic description and interpretation of the phenomenon of being and becoming literate (Le Compte & Preissle, 1993).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,018
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTheory Into PracticeMême sujetLiteracy, Media, and EducationTravaux en français237 207