MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048586092 · doi:10.20361/dr29486

How Do You Care for a Very Sick Bear? by V. Bayer

2020· article· en· W3048586092 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jenn Laskosky

Notice bibliographique

RevueThe Deakin Review of Children s Literature · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésButcherSick childSimple (philosophy)PublishingPicture booksPsychologyMedicineLawVisual artsArtPediatricsPolitical sciencePhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bayer, Vanessa. How Do You Care for a Very Sick Bear? Illustrated by Rosie Butcher. New York: Macmillan Publishing, 2019. Vanessa Bayer’s How Do You Care for a Very Sick Bear? provides young readers with advice on how to deal with and help their friends who are facing a difficult illness. The book offers suggestions and advice for young children, but also reminds them that even though their friend is sick, they are still their friend. Bayer’s story provides examples of the simple gestures that friends can make when helping each other. The illustrations by Rosie Butcher are bright, colourful, and simple. Butcher illustrates common activities that friends would do together, which makes them relatable to children even though the characters are bears. The illustrations take up most of the page and provide young readers with a lot to explore. The text throughout the book is simple and easy to read. Bayer’s story tackles a difficult topic, but she presents it in a way that is easy for children to understand. Her use of bears as her main characters helps to soften the impact of a difficult topic to approach with children. However, Bayer is also honest with her portrayal of illness, which offers children a realistic view of what to expect. This book can be very useful for children who have a friend facing a difficult illness. Additionally, it can be useful to parents when explaining illnesses to their children. With that in mind, I would recommend it for elementary school and public libraries. Highly Recommended: 4 out of 4 starsReviewer: Jenn Laskosky Jenn Laskosky is a masters student at the University of Alberta in the Library and Information Studies program. She has an interest in health sciences librarianship and international librarianship. Her passion for reading has continued to grow throughout her education.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,048

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Deakin Review of Children s LiteratureMême sujetChild and Adolescent HealthTravaux en français237 207