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Enregistrement W3100589887 · doi:10.22215/cjcr.v7i1.2624

Expressions of Children and Families on Children’s Rights: Lessons from STM: EC 2019

2020· article· en· W3100589887 sur OpenAlexaffvenueabout
Warda Batool, Marina Apostolopoulos, Melissa Bagirakandi, Nichola Nonis Jayawardena, Justine Lee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Children s Rights / Revue canadienne des droits des enfants · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevelopmental psychologyEarly childhoodPsychologyExpression (computer science)Human rightsPolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract
 The Shaking the Movers: Early Childhood (STM: EC) event was held at Ryerson University and was the first to invite young children to participate in learning about and discussing their inherent rights. In this article, five graduate students draw on young children’s and family members’ expressions, with regard to children’s right to non-discrimination (United Nations General Assembly, 1989, Article 2), as well as lessons learned, and their suggestions for future STM events. Children and families experiences as presented in the STM: EC report (Robichaud et al., 2019) were examined and the following themes emerged: children’s ideas and thoughts about their rights, spaces for children to learn about their rights, and adults’ views and ideas about children’s rights. The authors provide evidence on how events such as STM are beneficial in understanding children’s expressions and ideas regarding their rights, and the importance of creating spaces that foster children’s rights.
 Keywords: Shaking the Movers, children’s rights, right to non-discrimination, children’s expression, early childhood education

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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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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 enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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