Public Health Managers' Perspectives on the Use of Social Marketing Among Public Health Nurses in Saskatchewan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a new method for investigating children's language comprehension and argue that it has the potential to mitigate known task-related biases and expose children's grammatical and lexical knowledge in a more natural and ecologically valid manner. The new method consists of filling in a digital coloring page, according to sentence stimuli (e.g., The green monkey is being scratched by the blue monkey; The rabbit is red.). Through the playful act of coloring in the page, children reveal their interpretations of grammatical constructions and lexical items. We argue that this method gives more accurate results than existing methods, in which children are asked to choose among several pictures representing a number of possible interpretations. We present two experimental studies: one with Dutch-speaking children, tested on four types of grammatical constructions, and a second study with children learning Dutch as a second language, tested on their vocabulary knowledge. In both studies, the new method was compared with one of the most widely used methods: the picture selection task. In the first study where children's performance is said to be underestimated, the new method reveals better performance whereas in the second study where children's performance is assumed to be overestimated, the new method reveals lower performance. The results suggest therefore that the new task indeed decreases external task-related effects and offers a more reliable measurement of children's linguistic knowledge.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,094 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle