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Enregistrement W6910580793 · doi:10.48336/11j5-6x70

Placelessness through children’s literature

2023· article· en· W6910580793 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingImmigrationIdentity (music)Sense of placeExpression (computer science)Qualitative researchPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Where do you belong? This seemingly simple question can be answered very differently by individuals of different ages. What is the developmental age when we find the answer to this question? What factors can influence our answer to this question? Answering this question or just feeling we are being questioned about it can contribute to feelings of placelessness. This can be especially difficult for the immigrant population (Schwartz et al., 2011; Syed & Juang, 2014). Additionally, since the place we live can act as a significant marker of identity (Corcoran, 2002), determining how they are connected to the place can also have an effect on a child's sense of culture and belonging. This qualitative study addresses the lacuna of research focused on the pedagogical practices teachers can use to enhance the voices of immigrant children through new understandings of place attachment in school immigrant populations and shows how schools can be supportive of children’s expression of culture and community. The study will explore how arts-based pedagogical practices and children’s literature can help to enhance students' identities and voices through their shared place-based narratives. Furthermore, it will explore challenges and successes with the multimodal expressions of immigrant children's voices in a primary classroom in an Eastern Canadian school with a diverse population.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0230,034
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,263 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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