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Enregistrement W2117021117 · doi:10.1002/tea.21132

Death discussion in science read‐alouds: Cognitive, sociolinguistic, and moral processes

2013· article· en· W2117021117 sur OpenAlex
Alandeom W. Oliveira, Giuliano Reis, Daniel O. Chaize, Michele A. Snyder

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Science Teaching · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionAction (physics)Think aloud protocolVariety (cybernetics)CreaturesCognitive scienceEpistemologyNatural (archaeology)Social psychologyPhilosophyHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Little research has been conducted on how to address the complex topic of death when teaching science to children. The present paper addresses this issue by examining how three elementary teachers discuss the death of wild animals during science read‐aloud sessions. Our findings reveal the variety of ways in which nonhuman death can be cognitively, sociolinguistically and morally organized in such contexts. In terms of cognition, animal death was conceptualized metaphorically in terms of linear or cyclic motion (SOURCE‐PATH‐GOAL and CYCLE image schemas). Sociolinguistically, animal death was sometimes approached as the product of an agent's action (e.g., a predator) and at other times as an agentless outcome (e.g., a biological event that simply befell upon living creatures). Lastly, natural death was presented as morally “good” (i.e., acceptable biological outcomes of life in the wild), whereas pollution‐related death was organized as unnatural and morally “bad” (i.e., unacceptable loss of natural life whose occurrence students should critically question). This study highlights the centrality of metaphorical structuring to nonhuman death discussions in the science read‐alouds investigated and the possible pedagogical implications of favoring the approaches described. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 51: 117–146, 2014

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,353 · 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