The Internet Vocabulary Test for Children: preliminary development
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Currently, the only mechanisms to determine children's use of the Internet are interviews and questionnaires. To increase the validity of theory and research and ensure that practitioners and policy‐makers are guided by accurate information, an improved method of determining children's patterns of Internet use is required. The purpose of this study is to present the Internet Vocabulary Test for Children (IVTC) as a measure of Internet use in children. Design/methodology/approach The IVTC requires oral definition of ten terms (Internet, gamer, e‐mail, search engine, chat, online games, instant messaging, cheats, web site, browser). An elementary school in rural western Canada agreed to participate in trial administration of the IVTC. All children in first through sixth grade were invited to participate (n=149). Parents completed a consent form and a questionnaire. A total of 128 children (62 males and 66 females) were administered the IVTC. Findings Trial administration of the IVTC established the viability of determining children's use of the Internet with a test of expressive vocabulary. Originality/value Given the rate of population penetration coupled with rapidly changing technology, measuring children's Internet use presents challenges. Simple solutions such as the development of software and firmware to monitor children's online behavior may provide misinformation. That is, surveillance influences behavior and children's Internet activities often involve multiple users. The IVTC is not vulnerable to biased responding, is inexpensive, and easily administered.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».