Notice bibliographique
Résumé
Fenske, Jonathan. I’m Fun, Too!. Scholastic Inc., 2018. The children’s book, I’m Fun, Too!, by Jonathan Fenske, is a feel-good book for younger children, teaching life lessons about how each person is special in their own way. The illustrations are done with Lego® characters, which can encourage students to connect with the book if they like using Lego®. This picture book’s target audience is primary students and early learners as there is vocabulary that emphasizes learning about feelings and teaches lessons about sharing and self-worth. It is written in the form of a large comic and has comical aspects to it that will engage students through the colours and funny illustrations. The speech bubbles give the feel of a Lego® comic, making the book more dynamic. This book would be effective at introducing to children how to express their feelings. The Lego® theme creates a setting, where having fun is explored. Younger readers would enjoy the colourful illustrations and the funny aspects of the book, while consequently learning about positive communication. I would recommend this book to students who are in Kindergarten and the first grade. The diction is simplistic, yet also educational, teaching productive ways for kindergarten students to express their emotions and feelings. Recommended: 3 out of 4 starsReviewer: Jack Strouk
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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) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,450 | 0,378 |
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 ».