Høgtlesing av sørsamiske eventyr i gamma – eit leseprosjekt med elevar på 7. trinn
Bibliographic record
Abstract
Korleis kan lesing av sørsamiske eventyr skape engasjement for litteratur hos elevar på mellomtrinnet? Vi har gjennomført eit opplegg med høgtlesing og litterære samtalar med fire elevgrupper på 7. trinn i ei tradisjonell sørsamisk gamme. Empirien, som består av observasjonsnotat, refleksjonstekstar og notat frå samtalar med lærarane, er analysert gjennom ein kvalitativ innhaldsanalyse. Resultata viser at gutane deltar mest aktivt i samtalane i alle fire elevgruppene. Gutane ser ut til å bli kollektivt engasjerte. Som gruppe er jentene meir passive, sjølv om dei også likte eventyra. I artikkelen diskuterer vi om det var sjangeren (sørsamiske eventyr), konteksten (gamma som stad) eller metoden (den undersøkande tilnærminga) som bidrog til å skape ei lesehending som appellerte breitt, men spesielt til gutane. Prosjektet viser noko av potensialet som ligg i å lese samisk litteratur i ein autentisk kontekst. Artikkelen er derfor aktuell både i diskusjonar om lesing av samiske tekstar i norskfaget og meir generelt om engasjement i litteraturarbeid.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.013 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".