Understanding the Relative Contributions of Lower‐Level Word Processes, Higher‐Level Processes, and Working Memory to Reading Comprehension Performance in Proficient Adult Readers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although a considerable amount of evidence has been amassed regarding the contributions of lower‐level word processes, higher‐level processes, and working memory to reading comprehension, little is known about the relationships among these sources of individual differences or their relative contributions to reading comprehension performance. This study addresses these shortcomings by using structural equation modeling. The principal structural equation model tested in this study—called the cognitive components‐resource model of reading comprehension—proposes a set of specific relationships among lower‐level word processing, higher‐level processes, and working memory. This model is then systematically compared with a series of other models that propose alternative relationships among these three sources of individual differences. The results show that, although working memory influences higher‐level processes, speed of lower‐level word processing exerts little to no influence on higher‐level processes or working memory. The results also show that a variant of the cognitive components‐resource model of reading comprehension accounts for 62% of the variance in reading comprehension performance. Taken as a whole, the present study informs theories of reading comprehension by proposing relationships among important sources of individual differences. It also provides a foundation for future research seeking to test and compare theories of reading comprehension and other sources of individual differences.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle