MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307440263 · doi:10.25071/28169344.6

Reflections on the Art of Muddy Play: The Mud Kitchen

2022· article· en· W4307440263 sur OpenAlexaff
Ayesha Michelle Menezes

Notice bibliographique

RevueYU-WRITE Journal of Graduate Student Research in Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuriosityStorytellingPsychologyOpenness to experienceCompassionEmpathyDirtNarrativePedagogySocial psychologyPublic relationsSociologyEngineeringPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to Covid-19, much time and effort are dedicated to sanitizing at home and school. While we strive to protect children, we must re-examine the messages they receive about dirt and muddy play. Are we inadvertently prejudicing them against “unclean” entanglements that may afford them more significant learning opportunities? In this paper, I offer my experiences exploring the language of mud and its relationship with play, language, and learning for my four-year-old son. I explore how a mud kitchen can offer caregivers and children a space for collective inquiry in a post-pandemic world. This paper suggests that caregivers’ attitudes towards mess impact children’s openness to muddy play. Also, it highlights that muddy play can be a learning tool to encourage self-expression and teach personal hygiene and cleanliness. I discovered that storytelling normalizing muddy play positively impacted levels of engagement in the mud kitchen. I believe my findings demonstrate the value of mud for developing children’s resourcefulness, curiosity, responsibility, empathy, and self-reliance. My findings emphasize that children can thrive within discomfort with strategic support and compassion from caregivers. I hope that my experiences of muddy play can invite educators to reimagine educational engagements for the future.

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)0,011
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 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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,437
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,134 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueYU-WRITE Journal of Graduate Student Research in EducationMême sujetChildren's Rights and ParticipationTravaux en français237 207