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Enregistrement W2462797329

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2013· article· ko· W2462797329 sur OpenAlexaboutno aff
이정희

Notice bibliographique

Revue이중언어학 · 2013
Typearticle
Langueko
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychosocial Factors Impacting Youth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKorean languageQuarter (Canadian coin)CurriculumClass (philosophy)ImmigrationPopulationPsychologyPedagogyMathematics educationSociologyLinguisticsPolitical scienceHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is dealing with the characteristics of Korean-American preschoolers who are aged four and five and quarter of the Korean language school population, and the roles of Korean language school. In order to understand them, we have interviewed the teachers and parents of the 4 year-old class of the school. Their abilities of using Korean are definitely related to their parents` abilities and their desire to educate Korean to them. Moreover, even though the students are only four year-olds, they are superior to use English to Korean. There are some roles of Korean language school. It should be a field to build their identities, to learn and practice Korean, and to experience Korean culture as a mother country. Lastly, it is important for the students and their parents to establish networks of Korean immigrant community in advance before the public education. Unfortunately, there has not been any Korean language education program for Korean-American children. Therefore, there should be efforts to establish appropriate education systems for the children and teachers alike. Especially, the curriculum of the programs for teachers should be focused on making children understand not only general ideas, but also the essence and quality of Korean language. And also, it should be able to show the prototype of Korean language education system for the children.(Kyung Hee University)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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