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Enregistrement W4249275063 · doi:10.1093/oso/9780195377170.003.0034

Essential Education

2010· book-chapter· en· W4249275063 sur OpenAlexaboutno aff
Rutger A. van Santen, Djan Khoe, Bram Vermeer

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal lifeLearned helplessnessGeographyPsychologyDevelopmental psychologyBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The helplessness of newborn babies is very endearing. They can just about breathe unaided, but they are otherwise entirely unadapted and dependent. Babies can barely see, let alone walk or talk. Few animals come into the world so unprepared, and no other species is as dependent on learning as human beings are. Elephant calves, for instance, can stand up by themselves within a few minutes of being born. Most animals are similarly “preprogrammed.” Female elephants carry their young for no fewer than 22 months, whereas we humans have to go on investing in our offspring long after they are born. Children need years of adult protection. They guzzle fuel, too; their brains consume fully 60 percent of the newborn’s total energy intake. In the first year of life, the infant’s head buzzes with activity as neurons grow in size and complexity and form their innumerable interconnections. The way the brain develops is the subject of the next chapter (chapter 5.2). Here we concentrate on the way we are educated from the first day on. There is virtually no difference between Inuits and Australian aborigines in terms of their ability—at opposite ends of the earth and in climates that are utterly different—to bear children successfully. Other animal species are far more closely interrelated with their environment. Other primates have evolved to occupy a limited biotope determined by food and climate. Humans are much more universal. Every human child has an equal chance of survival wherever they are born. As a species, we delay our maturation and adaptation until after birth, which makes the inequality of subsequent human development all the more acute. Someone who is born in Mali or Burkina Faso is unlikely ever to learn to read. A person whose father lives in Oxford, by contrast, might have spoken his or her first words of Latin at an early age. Inuit and aboriginal babies may be born equally, but their chances begin to diverge the moment they start learning how to live. We are not shaped by our inborn nature but by the culture that is impressed upon us by the people with whom we grow up.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5300,294

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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