Sparkle in the Narratives of Kindergarteners
Notice bibliographique
Résumé
Narratives play a significant role in communication and social interaction starting in early childhood. Narrative skills are also expected of children beginning in kindergarten and predict later literacy skills and academic outcomes. While much research has been devoted to the structure of children's stories, less attention has been devoted to their artfulness: the features of stories that make them sparkle and engage listeners. This study investigates how French-speaking children use artfulness in their narratives and how artfulness relates to language skill. Children (N = 91) in Quebec from two different kindergarten levels (K4 and K5, reflecting the age of kindergarten entry) were asked to tell a story using picture prompts from a published assessment tool. The stories were audiorecorded and transcribed, then coded for artfulness features (namely evaluation, appendages, and orientations), using a coding system adapted from Ukrainetz et al. (2005). The results showed that artfulness features, particularly evaluations, were used by all children. The older children (K5) included more artfulness features than the younger ones (K4), overall and within the subcategories of evaluation and appendages. The types of evaluations were also more varied in the older group. General language measures (the number and mean length of T-units, and the number of total and different words) were strongly correlated with the total number of artfulness features in the children's stories and the number and diversity of evaluations they included. I situate my results in relation to the rare studies of artfulness to date, discuss the implications of the findings, and outline directions for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».