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Enregistrement W2233569405 · doi:10.20361/g23c71

The Right Word: Roget and His Thesaurus by J. Bryant

2015· article· en· W2233569405 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Cindy Jackson

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMormonism, Religion, and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThesaurusBiographyComputer sciencePsychologyHistoryArtificial intelligenceArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bryant, Jen. The Right Word: Roget and His Thesaurus. Illus. M. Sweet. Grand Rapids, MI: Eerdmans Books for Young Readers. 2014. Print.Although it is difficult to find the ‘right word’ to describe this book, thanks to Peter Roget, it is much easier … exceptional, marvelous, superb, pleasing, or wonderful. Jen Bryant and Melissa Sweet have teamed up to write their third picture book biography, this time about Peter Mark Roget and the journey that culminated with the publication of his Thesaurus.The story takes us through the life of Peter Roget, from a shy and lonely child to a successful doctor. Peter discovered as a child that books made good friends, and he developed a love of words. Throughout his life and experiences, Peter organized words into lists, enabling him to find the right words when he needed them. With the encouragement of his children much later in life, Peter spent three more years finalizing and organizing his many lists. In 1852, his Thesaurus was published.Complimenting this story is a visual experience comprised of a collage of paintings and mixed media. The effect is entrancing, giving the eye so many wonderful treasures to discover to go along with the text. While the magic of getting the answer to a question you did not know you had may be lost on children who have never seen a Roget’s Thesaurus, it is still a delightful book. Younger children will connect with one of the many aspects of Peter’s life growing up and the wide array of illustrations. Older children will connect with deeper themes, and pour over the many facets of the mixed media illustrations. And don’t miss the timeline, author’s note, and illustrator’s note at the end!As soon as I finished the book, I immediately turned to the beginning to read through again and see what I might discover the second time through.Highly Recommended: 4 out of 4 stars Reviewer: Cindy JacksonCindy loved to read to her children as they were growing up, and now continues to impart her love of stories as a teacher with her grade six students. One of Cindy’s claims to fame is her daughter, who now carries on the tradition of storytelling with HER grade two students! Cindy is currently working on her Masters at the University of Alberta, focusing on language and literacy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,058

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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