MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2132937555 · doi:10.36510/learnland.v6i1.578

A Day at Filastrocca Preschool, Italy: Meaning Making Through Literacy and Creative Experience

2012· article· en· W2132937555 sur OpenAlexvenueno aff
Keely D. Cline, Carolyn Pope Edwards, Alga Giacomelli, Lella Gandini, Donatella Giovannini, Pistoia Annalia Galardini

Notice bibliographique

RevueLEARNing Landscapes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)CreativityEmpathyContext (archaeology)LiteracyPsychologyPromotion (chess)Emergent literacyProduct (mathematics)PedagogySociologySocial psychologyPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we explore how the library teacher of an Italian preschool with a special mission focused on books, stories, and the imagination uses group literacy activities as a context for encouraging shared meaning making through creative experiences. We take readers inside one day at the Italian Preschool, Filastrocca, providing detailed descriptions and analysis of interactions and activities. We suggest that elaborate extended dialogue among children and the teacher, promotion of empathy through opportunities to take others’ perspectives (including book characters’), and group engagement in shared and multi-faceted creativity are important characteristics related to meaning making in the context of relationships. Encouraging creative exploration and play across all domains of intelligence allows the children to develop their individual strengths into a product uniquely theirs.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLEARNing LandscapesMême sujetLiteracy, Media, and EducationTravaux en français237 207