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Enregistrement W4362635274 · doi:10.32920/22557550

Through the Lens of Children's Rights: A Discourse Analysis of Popular Children's Literature

2023· preprint· en· W4362635274 sur OpenAlexaff
Bethany Robichaud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensEducation and Early Childhood DevelopmentToronto Metropolitan UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvention on the Rights of the ChildNarrativeReading (process)ConventionPolitical scienceChild rightsPsychologyHuman rightsLawLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p> Adopted in 1989, the United Nations Convention on the Rights of the Child (UNCRC) delineates the inherent, equal, and indivisible rights that all children hold. However, almost 30 years after the establishment of the UNCRC, there is still a lack of awareness of children’s rights. Through the lens of children’s right, this study examined if, how, and to what extent children’s rights are communicated in the lexical and pictorial narratives of ten popular preschool children’s storybooks. Findings show that although children’s rights discourses are plentiful in varying degrees in children’s storybooks, these discourses are primarily implicit. Implications from this study suggest that early childhood educators may adopt a “right-integrative” (Di Santo & Kenneally, 2014, p. 396) lens when selecting, reading, and discussing storybooks with young children, with an aim to increase awareness of rights. </p> <p><br></p> <p>Keywords: children’s rights; children’s literature; United Nations Convention on the Rights of the Child </p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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