Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,635 | 0,572 |
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 ».