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Enregistrement W2790431779 · doi:10.20361/g2c10d

Let's Find Momo by A. Knapp

2018· article· en· W2790431779 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Janice Kung

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Developments and Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBedroomVisual artsAdventureWhite (mutation)ArtMedia studiesPsychologyArt historySociologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knapp, Andrew. Let’s Find Momo. Quirk Books, 2017.This hide-and-seek board book is the latest from photographer, Andrew Knapp and his extremely photogenic border collie named Momo. The black and white border collie loves hiding and invites young readers to find itself and other objects. Left-hand pages list three different objects and Momo who are hidden in the corresponding right pages. Each page explores different environments along with objects that are typically found therein, but not always. For instance, in the library, readers are tasked to find a lollipop, a banana, a balloon, and Momo.Similar to Where’s Waldo, this picture book allows readers to find objects and the cute little dog that does his very best at staying hidden. The border collie takes readers on many adventures such as to a merry-go-round, gymnasium, garden, bedroom, and even a farm. With themes carefully selected, they provide a wide range of new words for young readers to learn. Each location is beautifully photographed with vibrant colours and unique angles while, at the same time, teaches new vocabulary to young children, aged 2-4. Highly Recommended: 4 out of 4 starsReviewer: Janice KungJanice Kung is a Public Services Librarian at the University of Alberta, John W. Scott Health Sciences Library. She obtained her undergraduate degree in commerce and completed her MLIS degree in 2013. She believes that the best thing to beat the winter blues is to cuddle up on a couch and lose oneself in a good book.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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