EmotoTent
Notice bibliographique
Résumé
EmotoTent is an interactive socio-emotional learning system developed in response to escalating levels of violence, inequality and marginalization in schools seen in the early 21st Century. The system is inspired by advances in biosensing wearables, tattoo displays, brain sensors, robotic agents, artificial intelligence (AI), gestural interaction and 3D holographic displays. By 2030, technological advances will enable us to prototype and investigate questions related to experiential and embodied emotional learning; emotion-based human-computer interaction, affective biosensing, empathetic AI agents, and 3D interactive holographic environments. We envision EmotoTent as a modular, emotion-sensing Holodeck. In the EmotoTent program children learn and practice emotion regulation and empathy with peers, pets and a robotic dog agent in ways that are experiential, embodied and playful. We propose EmotoTent as a core element of a K-6 socio-emotional learning curriculum designed to improve school culture through the enhancement of children's ability to regulate emotions and interact with human and non-human species with empathy and compassion. Enhancing these qualities has been shown to lead to reductions in violence and bullying, racism, gender inequality and other forms of marginalization. We predict that the EmotoTent socio-emotional learning program will improve school cultures and create a foundation for children's lifelong well-being.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,014 |
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 ».