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Enregistrement W4253037608 · doi:10.4324/9780203801932

Imagery and Text

2013· book· en· W4253037608 sur OpenAlexaff
Mark Sadoski, Allan Paivio

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInformation retrievalNatural language processingPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagery and Text, Second Edition extends the first edition’s unified theory of cognition in literacy from the perspective of Dual Coding Theory (DCT), one of the most influential and empirically sound theories of cognition ever developed. This theory provides a comprehensive, systematic account of all major aspects of literacy including decoding, comprehension, and response in reading and composing in writing. The Second Edition updates DCT as a scientific theory, a cognitive theory, an embodied theory, and a constructivist theory of literacy. New content includes a detailed account of the decoding process and its integral connection to comprehension, a new program of research on DCT in composing text, a review of neuroscientific support, and increased attention to multimedia literacy, socio-cultural influences, and recent educational applications. More than any other theory, DCT explains how both verbal and nonverbal cognition are woven together through all aspects of literacy. Written in concise chapters with illustrative examples, Imagery and Text is approachable for both students and advanced scholars in the field of literacy.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,988

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,013

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 GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations120
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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