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Enregistrement W3150402665 · doi:10.26021/10027

Me Whita, Kia Whita! Hold Fast to Hasten the Blaze!The Development of an Accelerative Approach toAcquiring te Reo Māori.

2011· article· en· W3150402665 sur OpenAlexaboutno aff
Nichol Catherine Gully

Notice bibliographique

RevueUniversity of Canterbury Research Repository (University of Canterbury) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePacific and Southeast Asian Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAeronauticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is motivated by an awareness of the key role that Māori second language adult speakers play in the regeneration of the Māori language. The study provides an analytical description of the development of pedagogical materials for a new method of teaching te reo Māori to adults called ‘Kia Whita!’ (Hasten the Blaze!). ‘Kia Whita!’ is designed to rapidly enhance learners’ ability to communicate in te reo Māori while also developing cultural competence, knowledge and understanding. It is modelled on the Accelerative Integrated Method which was pioneered by Wendy Maxwell in Canada for the teaching of French and English to children. The study explains the theoretical foundations on which ‘Kia Whita!’ is built and articulates the special cultural and linguistic considerations that steered its development. This is an applied linguistic thesis drawing on second language acquisition theory and kaupapa Māori methodology. As a result these materials are cognisant of the intertwining issues and needs around second language acquisition, culture, place and the validation of the stated materials by key Māori stakeholders balanced against the varied needs of the second language learner of Te Reo Māori. Adopting this approach to the development of ‘Kia Whita!’ allows the materials to meet the high standards of effective second language pedagogy; and articulate Māori linguistic and cultural content acceptable to Māori experts while being comprehensible to learners of the language.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,177 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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