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Enregistrement W2916859373 · doi:10.32861/jssr.52.515.521

Juxtaposing Art and Personality Development Through the Convergence of First Nations: A Reading of Drew Hayden Taylor’s Girl Who Loved Her Horses

2019· article· en· W2916859373 sur OpenAlexaboutno aff
Samjaila T.H., N. Gayathri

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Social Sciences Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGirlPsychicReading (process)PersonalityConvergence (economics)PsychologyCrippleDistressSociologyIntervention (counseling)Order (exchange)PsychoanalysisDevelopmental psychologyLawPolitical sciencePsychotherapistMedicinePsychiatryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to examine the present psychic issues experienced by First Nations / native children that hinders many young individuals which lead to major issues in the present-day society. First Nations children encounter many physical and psychological hurdles in their lives, and such obstacles either cripple their personality development or help them channelize their inherent potential. Hence, the study focuses on Drew Hayden Taylor’s play, Girl Who Loved Her Horses, which stages the difficulties that are faced by the native children, and how they overcome it positively. The critical intervention of this paper is limited to the protagonist, Danielle, a girl who resorts to drawing horses in order to give vent to all the distress that stifles her life. It also emphasizes on the significance of the horse in the lives of native people whose lives are embedded with the non-human being, respecting the cosmic forces that governed their lives. The paper finds that art plays a significant role in shaping Danielle’s personality which otherwise would have been stunted on account of the inaffable living conditions of the First Nations.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,016
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,484
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 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'étudeQualitatif
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
Publié2019
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