OP‐ED ‘Many hands make light work’ but ‘too many cooks spoil the broth’: representing literacy teaching as a ‘job for experts’ undermines efforts to involve parents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Click to increase image sizeClick to decrease image size Additional informationNotes on contributorsROZ STOOKE Roz Stooke is a doctoral student in the J. G. Althouse Faculty of Education, University of Western Ontario, 1137 Western Road, London, ON, N6G 1G7, Canada; e‐mail: rkstooke@uwo.ca. She is interested in young children's literacy and social policies in support of early childhood education and care.JCS invites comments on this paper for publication on the journal's website. Address comments to Ian Westbury, General editor of JCS, at westbury@uiuc.edu. All such comments on this paper, and on other papers in the journal, can be accessed at http://www.ed.uiuc.edu/jcs/. Roz Stooke is a doctoral student in the J. G. Althouse Faculty of Education, University of Western Ontario, 1137 Western Road, London, ON, N6G 1G7, Canada; e‐mail: rkstooke@uwo.ca. She is interested in young children's literacy and social policies in support of early childhood education and care.JCS invites comments on this paper for publication on the journal's website. Address comments to Ian Westbury, General editor of JCS, at westbury@uiuc.edu. All such comments on this paper, and on other papers in the journal, can be accessed at http://www.ed.uiuc.edu/jcs/.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle