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Enregistrement W618928373

Media literacy education in action : theoretical and pedagogical perspectives

2013· book· en· W618928373 sur OpenAlexaboutno aff
Belinha S. De Abreu, Paul Mihailidis

Notice bibliographique

RevueScopus · 2013
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedia literacyCurriculumLiteracySociologyCitizen journalismThe artsNew mediaMedia studiesDigital mediaInformation literacyPedagogyPolitical scienceArtVisual arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foreword, David Buckingham Introduction Belinha S. De Abreu and Paul Mihailidis Part I: Media Literacy: Past and Present 1. Media Literacy: An Incomplete Project Julian McDougall 2. Voices of Media Literacy Tessa Jolls and Dee Morgenthaler 3. Media Literacy Education in Ontario Neil Andersen Part II: Digital Media and Learning 4. A Case for Curation as a Media Literacy Imperative for Participatory Culture Paul Mihailidis 5.Lessons Learned from Amanda Baggs: Implications for New Media Literacies Education Margaret Hagood 6. Visualization as a New Media Literacy Erin Reilly 7. The World is a Village: Conceptualizing Uses of New Media in Flat Classrooms William Kist Part III: Global Perspectives 8. Towards a European Network for Media Literacy: A Nordic Perspective on Challenges in a Global Society Per Lundgren 9. Media Literacy through Arts Education in Australia Michael Dezuanni and Annette Woods 10. Sowing the Seeds of Digital and Media Literacy in Lebanon and the Arab World: The Importance of a Locally Grown and Sustainable Curriculum Jad Melki 11. Hong Kong Media Education in the Web 2.0 Era: Engaging with the Net Generation Alice Lee Part IV: Public Spaces 12. Towards the Integration of Media and Information Literacy: A Rationale for a 21st Century Approach Marcus Leaning 13. A Promising Future: U.S. Public Libraries as Informal Media Literacy Educators Denise Agosto and Rachel M. Magee 14. School Libraries, Media Literacy and the Potential for Civic Engagement Gayle Bogel 15. Why Media Arts Curriculum Standards Could Improve Media Arts and Critical Media Literacy in K-12 Settings Amy Petersen Jensen Part V: Civic Activism 16. What Are We Really Teaching?: Outline for an Activist Media Literacy Education Katherine G. Fry 17. Should I Really Kill My Television?: Negotiating Common Ground Among Media Literacy Scholars, Educators, and Activists Lori Bindig and James Castonguay 18. Shrinking the Divide: Solving Social Inequalities Through Media Literacy Education Nick Pernisco 19. Game-based Civic Learning in Public Participation Processes Eric Gordon and Steven Schirra Part VI: Policy and Digital Citizenship 20. On the Difficulties of Promoting Media Literacy Sonia Livingstone and Yin-Han Wang 21. Media Literacy Education: A Requirement for Today's Digital Citizens Frank Gallagher 22. Emerging from K-12 Future Shock: How to blend digital and media literacy into the Common Core Standards Rhys Daunic 23. Grasping the Complexities of U.S. Educational Policy and the Classroom: How to Move Media Literacy Education Forward Belinha S. De Abreu Part VII: Future Connections 24. Media Literacy Preparation in Undergraduate Teacher Training: An American and Australian Perspective David M. Considine and Michael M. Considine 25. Rhetoric in a New Key: Media Literacy Education for the 21st Century University Gretchen Schwarz 26. International Media and Informational Literacy: A Conceptual Framework Art Silverblatt, Yupa Saisanan Na Ayudhya, and Kit Jenkins

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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