Too Many Monkeys Jumping in Their Heads: Animal Lessons within Young Children's Media.
Notice bibliographique
Résumé
Young children’s media regularly features animals as its central characters. Potentially reflecting children’s well-documented affinity for/with animals, this media— books, toys, songs, clothing, electronic media, and so on—carries with it many explicit and implicit messages about animals and human-animal relationships. This article focuses on the particularly foundational age of children under four and their parents/caregivers as children’s first early childhood environmental educators. Drawing on ecofeminism, ecocriticism, and early childhood environmental education, we explore messages about animals in children’s media, critically considering notions of mis- and dis-placement, anthropomorphism, and subjectivity. Our inquiry challenges parents and environmental educators to reconsider the lessons young children learn about animals from their surrounding media and explore possible alternatives that question and seek to transform social and ecological inequalities. Resume Les medias destines aux jeunes enfants presentent regulierement des animaux a titre de personnages principaux. Representant possiblement la predilection maintes fois attestee des enfants pour les animaux, ces medias (livres, jouets, chansons, vetements, medias electroniques, etc.) sont accompagnes de nombreux messages explicites et implicites sur les animaux et les relations humain-animal. Le present article met l’accent sur l’âge des plus propice des enfants de moins de quatre ans et leurs parents/gardiens en tant que tout premiers educateurs en environnement. En puisant dans l’ecofeminisme, l’ecocritique et l’education environnementale a la petite enfance, nous examinons les messages sur les animaux dans les medias destines aux enfants, nous penchant d’un point de vue critique sur les notions de « mal- » et « de- » -placement, d’anthropomorphisme et de subjectivite. Notre etude met au defi les parents et educateurs en environnement de remettre en question les lecons que tirent les jeunes enfants des animaux representes dans les medias leur etant destines, et examine les autres methodes pouvant remettre en cause et transformer les inegalites sociales et ecologiques.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».