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Enregistrement W2790389003 · doi:10.20361/g2q96j

How Nivi Got Her Names by L. Deal

2018· article· en· W2790389003 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Lorisia MacLeod

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)ReadabilityGlossaryPublishingKinshipWhite (mutation)HistorySociologyMedia studiesVisual artsLinguisticsLiteratureArtAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deal, Laura. How Nivi Got Her Names. Illus. Charlene Chua. Inhabit Media, 2017.Inhabit Media, an Inuit-owned publishing company, has brought to publication another wonderful story celebrating Inuit naming customs and family ties in How Nivi Got Her Names. The story follows young Nivi as she asks her mother how she came to have the names that she has which leads to an explanation of the traditional Inuit naming practices. The introduction by Aviaq Johnston features some basic information into the cultural background surrounding Inuit custom adoption and naming which would be useful to both adults reading to children and educators looking to frame this book within a lesson plan on Inuit ways of life. Similarly, the glossary featured at the end of the book provides readers with aid in translating the various traditional kinship terms that are used throughout the story.It features 32 pages of full-colour illustrations, all of which are vibrant and provide visual interest for readers while the writing is always on a white background to ensure good readability. The text overall is simple and comprehensible to the intended audience of 5 to 7 year-olds, but may be above their reading level, so an adult may need to read this book aloud. For parents, this book could be a great springboard into discussing family stories with their child. For educators and public librarians, this book is a very accessible introduction to a facet of Inuit culture that could easily be used during reading times or in the classroom.Highly recommended: 4 stars out of 4Lorisia MacLeod is a second year Masters of Library and Information Studies student and Indigenous Intern at the University of Alberta. When not working on her studies, Lorisia enjoys reading almost any variation of Sherlock Holmes or travelling.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1060,100

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 GPT0,334
Écart entre enseignants0,322 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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