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Enregistrement W4406440356 · doi:10.59486/qhyk7186

Leer juntos · Leer, transmitir, transformar en contexto de la migración

2024· article· es· W4406440356 sur OpenAlexaboutno aff
Marion Sauvaire

Notice bibliographique

RevueTransMigrARTS · 2024
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Exile Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lire Ensemble (Leer Juntos) fue un proyecto de innovación social cuyo objetivo fue apoyar a las familias migrantes en la adopción de prácticas de lectura de literatura infantil. Desarrollado entre 2017 y 2022 en la ciudad de Quebec, Canadá, Lire Ensemble congregó a diversos actores provenientes de la academia, del sector cultural y comunitario, con el fin de fortalecer los vínculos entre los libros y la vida cotidiana, crear puentes entre diferentes comunidades lingüísticas y culturales y resignificar el intercambio intergeneracional e intercultural. Nuestro propósito compartido fue proporcionar a las familias inmigrantes, en especial a los padres de niños de 4 a 12 años, herramientas que les permitieran leer álbumes literarios infantiles en el hogar. El enfoque del proyecto se centró en la realización de talleres en bibliotecas públicas y en un centro de francofonización para adultos, donde los padres alófonos pudieron descubrir la literatura infantil y, lo más importante, adoptar prácticas de lectura subjetivas, sensibles y creativas que ayudaran a reparar las rupturas en la transmisión intergeneracional e intercultural provocadas por la migración.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,361 · 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
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
Publié2024
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