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Enregistrement W2166723787 · doi:10.1177/154193120004403361

Scarring a Generation of School Children Through Poor Introduction of Information Technology in Schools

2000· article· en· W2166723787 sur OpenAlexaffabout
Leon Straker, Courtenay Harris, David B. Zandvliet

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaptopPsychosocialMedical educationPsychologyHuman factors and ergonomicsMedicinePoison controlEnvironmental healthComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational authorities worldwide are rapidly increasing the exposure of school children to computers. However what limited evidence is available suggests information technology is not being introduced appropriately for children and undesirable sequelae are anticipated. This paper reports on two studies on computers and children. One study investigated 24 schools in Canada and Australia and included assessments of physical environments and psychosocial environments in IT rich classrooms. A questionnaire was also completed by 1404 students. The findings included that physical aspects of computer workstations were rated poorest. The other study investigated 3 schools in Australia with mandatory laptop programs. A main finding was that 60% of the 314 students questioned reported discomfort using their computer. The potential implications of poor management of IT use by school children are discussed and suggestions made for ergonomics research. Without accurate and valid guildelines - and effective implementation of these guidelines - scarring or a whole generation of school children is predicted.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,500

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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