Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Literacy learning continues to be central to schooling, and is currently of major concern to educators, policy developers, and members of the public alike. However, the proliferation of communication channels in this digital era requires a fundamental re-thinking of the nature of literacy and the pedagogy of literacy teaching and teacher education. This text brings together papers by experts in teacher education, literacy, and information technology to help chart a way forward in this complex area. Because of their background in teacher education, the authors are realistic about what is appropriate and feasible â they do not just jump on a technology bandwagon â but they are also able to provide extended examples of how to embed technology in the practice of teacher education. âTaking a multi-disciplinary perspective (literacy, teacher education and digital technology) and informed by a range of empirical studies, policy analyses and scholarly reflection, this book makes a unique contribution to the literature on one of educationâs most pressing challenges: how we prepare teachers of literacy at a time when understandings of literacy are expanding. Chapters by leading researchers are complemented by those offering illuminating vignettes of practice that, in turn, provide opportunities for interrogation by the rich theoretical toolkit that characterizes the field. The book is thoughtfully structured and manages a coherence that is rare in edited collections. An impressive and heartening read.â â Viv Ellis, Professor of Education at Brunel University, England and Bergen University College in Norway.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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