A Psychological Research on Characters in Middle School Chinese Textbooks in China
Notice bibliographique
Résumé
This study made a statistical study and analysis of the Chinese textbooks for six-year-system students. The results showed: (1) in terms of nationality, the number of characters of the Han nationality was 4 times as many as that of minority nationalities. 74.3 per cent of the students can’t tell the differences. In comparison, in primary school Chinese textbooks (The People’s Education Press, in 1993)[1], the progress had been made without doubt; (2) in terms of countries, the number of Chinese characters was 3.98 times as many as that of foreigners and the description of foreigners did not meet well the requirement of times development; (3) in terms of genders, characters of male were 2.4 times as many as female; (4) in terms of live environment, the proportion of the characters living in ancient was 46.7%. So the description of the contemporary and rural circumstance was not enough;(5) concerning identity and occupation, they focus on men of letters and so on, but pay little attention to ordinary people occupation. Key words: Middle School Chinese Textbooks, Students, Character’s Feature Resume: Cette etude a fait des statistiques et l’analyse de materiels chinois pour les eleves du cycle de 6 ans d’etudes . Le resultat a montre: (1) En terme de nationalite, le nombre de caracteres de la nationalite Han etait de 4 fois celui des groupes minorites. 74.3 % des eleves ne parviennt pas a dire les differences. Comme comparaison, dans les ecoles primaries, les materiels chinois (la Presse d’ Education du peuple, en 1993)[1], il est indoutable qu’ils ont connu un progres; (2) En terme de pays,le nombre de caracteres chinois etait de 3.98 fois celui des etrangers dont la description n’ont pas satisfait les demandes du developpement; (3) en terme de genre, les caracteres masculins etaient de 2.4 fois ceux des feminins; (4) En terme de l’environnement de vie, la proportion de caracteres anciens etait de 46.7%. Donc la description de la contemporaine and la circomstance rurale n’etait pas suffisante;(5) Concernant l’identite et l’occupation, ils mettent un accentt sur les hommes de letttres etc, mais mettent tres peu d’attention a l’ occupation des gens ordinaires. Mots cles: Materiels Chinois dans les Ecoles Secondaires, Eleves, caracteristiques des caracteres
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».