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Enregistrement W2911191004 · doi:10.22215/cjcr.v5i1.1248

Wiring the brain for participation through active listening and active learning

2018· article· en· W2911191004 sur OpenAlexaffvenue
Ziba Vaghri, Katherine Covell, Holly Clow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Children s Rights / Revue canadienne des droits des enfants · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensCape Breton UniversityUniversity of VictoriaMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningPsychologyAffect (linguistics)Early childhoodActive learning (machine learning)CognitionCognitive developmentDevelopmental psychologyCognitive psychologyComputer scienceCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opportunities for participation are generally conceived to be provided through structures in the child’s environment. Here we make the case that a prerequisite to meaningful participation is providing children with an early environments conducive to creating the capacity to participate within the child. Early environments have a profound impact on children’s brain development and as such on their motivation and capacity to exercise their participation rights. We believe that insufficient attention has been paid to preparing children neurologically for meaningful participation in matters that affect them. After summarizing brain development in early childhood, we make the case that active listening which acts as sensory stimulation for the developing brain, and active learning, which builds confidence, self-esteem, and problem-solving skills, play key roles in promoting children’s cognitive and motivational capacity for meaningful participation. Participation is meant to promote self-determination through the capacity to make effective decisions about self and others. Active listening and active learning increase the likelihood that this aim will be achieved.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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