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Enregistrement W2791482951 · doi:10.3389/fpsyg.2018.00050

The Role of Book Features in Young Children's Transfer of Information from Picture Books to Real-World Contexts

2018· review· en· W2791482951 sur OpenAlexafffund
Gabrielle A. Strouse, Angela Nyhout, Patricia A. Ganea

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceGovernment of Canada
Mots-clésReading (process)PsychologyFantasyPicture booksContent (measure theory)Cognitive scienceTransfer of learningCognitive psychologyDevelopmental psychologyLinguisticsComputer scienceArtificial intelligenceLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Picture books are an important source of new language, concepts, and lessons for young children. A large body of research has documented the nature of parent-child interactions during shared book reading. A new body of research has begun to investigate the features of picture books that support children's learning and transfer of that information to the real world. In this paper, we discuss how children's symbolic development, analogical reasoning, and reasoning about fantasy may constrain their ability to take away content information from picture books. We then review the nascent body of findings that has focused on the impact of picture book features on children's learning and transfer of words and letters, science concepts, problem solutions, and morals from picture books. In each domain of learning we discuss how children's development may interact with book features to impact their learning. We conclude that children's ability to learn and transfer content from picture books can be disrupted by some book features and research should directly examine the interaction between children's developing abilities and book characteristics on children's learning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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