Pembuatan Komik Literasi Informasi Untuk Meningkatkan Literasi Siswa di Perpustakaan SMA Negeri 1 Padang
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe writing of this paper aims to explain the making of information literacy comics to increase student literacy in the Public Library of Padang 1 High School. The method used in this paper is descriptive method, the data is taken through field observations and interviews with librarians and librarians, based on facts that occur in the field of Public Library 1 Padang. Based on these results it can be concluded that the making of information literacy comics can be concluded the following steps. Determine the topic or theme of the Comic, Thinking of characters or extras, Determine the character to be played, Determine the setting of the place, Determine the setting of the atmosphere, Determine the setting, Determine the title, Make a title, Make a script, Provide tools and materials, Make a comic panel, Make a sketch of a picture comic characters, thickening comic character drawings, sketching conversation balloons, thickening panel lines, making storyline text columns according to narration, coloring sketch pictures on comics, thickening story conversation balloon lines, filling text in conversation bubbles and storyline columns in comics, Thicken the character image using a ballpoint pen. Keywords: comics, information literacy comics, student literacy
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».