MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3003266943 · doi:10.1177/1476718x19898715

Creating identity texts with young children across culturally and linguistically diverse contexts

2020· article· en· W3003266943 sur OpenAlexaffabout
Jodi Streelasky

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Childhood Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Perspective (graphical)PsychologyPedagogySociologyConventionVisual artsSocial scienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses the ways young children in culturally and linguistically diverse settings were involved in the meaningful development of identity texts in the form of personalized books. In the study, Canadian and Tanzanian children aged 4 to 6 shared their favorite learning experiences and spaces at school through their use of multiple modes. A multimodal approach to data sharing was then implemented through the co-creation of three dual-language books in English and Kiswahili. The books featured the research participants’ images, drawings, paintings, and photographs, and included verbal descriptions of their multimodal texts in their distinct geographical and cultural contexts. The children in both settings were involved in the book-making process by sharing their views on what images and descriptions they wanted to include in the identity texts that were then shared with both groups of children, their teachers, and their families. This approach to research and data dissemination with children draws on the United Nations Convention on the Rights of the Child which views children as strong, capable, and knowledgeable. This perspective also recognizes the rights of children to participate in decision-making processes in research in which they are involved, and to be empowered to communicate their own views.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Early Childhood ResearchMême sujetChildren's Rights and ParticipationTravaux en français237 207