Notice bibliographique
Résumé
McAllister, Paul. A New Song for Herman. Herman’s Monster House Publishing, 2017.There are many books designed to help children who are afraid of monsters. This is the second book that Paul McAllister has written on the subject. In this one, Herman, a green House Monster turned Barista Monster, works at Sarah’s cafe and is famous for his mochaccinos. However, his work is suffering because he is being kept awake at night by an Attic Monster. It turns out that the Attic Monster is just baking cookies in an old Easy Bake Oven, so Herman offers him a job baking at the restaurant. The text is simple, but includes some repetition of the Attic Monster’s song “humba rumba lumba rumba gurgle gurgle bing!”, which children will enjoy and will want to repeat during a reading. Both the text and the illustrations help children identify with monsters rather than being afraid of them. Emily Brown has made the monsters look like cuddly stuffy toys. Even the Attic Monster who scares Herman turns out to be “the cutest little monster he’d ever seen.” Brown has also included fun details in the illustrations. For example, when Herman is at his most sleep deprived, he makes the coffee with dirt and Brown shows him holding a coffee pot that has a flower growing out of it. This fun book is recommended for public and school library collections.Recommended: 3 stars out of 4Reviewer: Sean C. BorleSean Borle is a University of Alberta undergraduate student who is an advocate for child health and safety.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,348 | 0,214 |
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 ».