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Enregistrement W2309143741 · doi:10.20361/g2c01f

Good Little Wolf by N. Shireen

2012· article· en· W2309143741 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Debbie Feisst

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionGirlArtArt historyPicture booksPsychologyLiteratureSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shireen, Nadia. Good Little Wolf. New York: Alfred A Knopf. 2011. Print. Good Little Wolf is British illustrator Nadia Shireen’s picture book debut, and a successful one at that. Shireen, who earned an MA in Children’s Book Illustration from Angela Ruskin University in Cambridge, originally planned a career in law but thankfully pursued her passion for illustration and now, authorship. The story begins with the narrator ensuring a group of youngsters, including a red-hooded girl and a (soother) suckling pig are all comfortable. Rolf is a good little wolf. He is helpful to his friends, the elderly Mrs. Boggins and Little Pig, eats his vegetables and enjoys baking. One day Rolf meets a Big Bad Wolf, who is clearly surprised by Rolf’s goodness; young children will delight at the Big Bad Wolf sniffing Rolf’s butt to confirm that he is, indeed, a wolf. A few tests are in order to determine his wolf-ness and Rolf fails miserably – until the Big Bad Wolf shows up with Mrs. Boggins and a fork. Suddenly Rolf shows his fierce side and the Big Bad Wolf is going to reform – or so it seems. The quirky illustrations and fresh take on a traditional tale will delight the 4-8 crowd, though parents may need to do some explaining after the final twist when we learn the identity of the narrator . I look forward to Shireen’s next book and won’t have to wait long – “Hey, Presto!” is due out this summer. Recommended: 3 out of 4 stars Reviewer: Debbie FeisstDebbie is a Public Services Librarian at the H.T. Coutts Education Library at the University of Alberta. When not renovating, she enjoys travel, fitness and young adult fiction.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,207

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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