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Enregistrement W3143303088 · doi:10.29173/iasl8030

Accelerated Reader and Information Policy, Information Literacy, and Knowledge Management: U.S. and International Implications

2021· article· en· W3143303088 sur OpenAlexvenueno aff
Nancy Everhart, Eliza T. Dresang, Bowie Kotrla

Notice bibliographique

RevueIASL Annual Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Technology in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Information literacyLiteracyStyle (visual arts)Management stylesRelation (database)Information managementData collectionPublic relationsPolitical sciencePsychologySociologyKnowledge managementPedagogyComputer scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qualitative and quantitative analyses of the relationship between the Accelerated Reader (AR), a computerized reading management program, and information policy, information literacy, and knowledge management are drawn from data collected in the U.S., Scotland, and England. A study of 632 of the poorest U.S. schools shows a strong relationship between national information policy regarding achievement in the No Child Left Behind Act of 2001 and local decisions to use AR, expectations for literacy, and library collection development. Investigation in the U.K. schools finds that (a) motivational style interacts with gender in relation to the competitive and social aspects of the AR program, (b) the level of program implementation does not correlate with breadth of reading, and (c) management aspects of the program are not utilized effectively. Results suggest that how the AR program relates to information policy, information literacy, and knowledge management has importance for school librarians and libraries

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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