Notice bibliographique
Résumé
Mok, Carmen. Ride the Big Machines Across Canada. Toronto: Harper Collins, 2014.“I’m going on a trip from sea to sea. How will I do it? Come ride with me”So begins Ride the Big Machines Across Canada by Carmen Mok, the story of a young boy’s trip across Canada where he imagines driving all of the heavy equipment that he sees along the way. Each double page features the boy in a different province or territory riding a geographically appropriate “big machine” such as a giant dumptruck in Alberta’s oil sands, a streetcar in Toronto, or the ferry to Newfoundland. There are also distinctive provincial/territorial landscapes or cityscapes in the background and Ms Mok has incorporated the provincial flag into each picture as well. The illustrations are colourful and very attractive and the text (just one short sentence on most pages) is rhyming and fun to read out loud.Although the recommended ages for the book are 3-7, the sturdy board book format means that even younger children are also likely to enjoy it. Indeed, my heavy equipment obsessed eighteen month old wanted to view this book over and over again. Young children will enjoy the illustrations and searching for the family motor home in each picture. Parents will enjoy teaching their children about Canada as they read the book together.Recommended: 4 stars out of 4Reviewer: Liz DennettLiz Dennett is a Health Sciences Librarian at the University of Alberta, with a lifelong passion for great books and early childhood literacy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,152 | 0,081 |
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 ».