Culture and children's intelligence : cross-cultural analysis of the WISC-III
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
A.S. Kaufman, Foreword. D.H. Saklofske, L.G. Weiss, A.L. Beal, and D. Coalson, The Wechsler Scales for Assessing Children's Intelligence: Past to Present. J. Georgas, Cross-Cultural Psychology, Intelligence and Cognitive Processes. L.G. Weiss, The WISC-III in the United States. D.H. Saklofske, Canada. P. McKeown, United Kingdom. J. Gregoire, France and French-Speaking Belgium. M. Schittekatte, W. Kort, W. Resing, G. Vermeir, P. Verhaeghe, The Netherlands and Flemish-Speaking Belgium. U. Tewes, Germany. P. Rossmann and U. Schallberger, Austria and German-Speaking Switzerland. K. Sonnander and B. Ramund, Sweden. G. Gintiliene and S. Girdzijauskiene, Lithuania. D. Boben and V. Bucik, Slovenia. J. Georgas, I.N. Paraskevopoulos, E. Besevegis, N. Giannitsas, and K. Mylonas, Greece. K. Ueno and I. Nakatani, Japan. K. Kwak, South Korea. H.Y. Chen, Y.H. Chen, and J. Zhu, Taiwan. F.J.R. van de Vijver, Principles of Adaptation of Intelligence Tests to Other Cultures. F.J.R. van de Vijver, K. Mylonas, V. Pavlopoulos, and J. Georgas, Methodology of Combining the WISC-III Data Sets. J. Georgas, F.J.R. van de Vijver, L.G. Weiss, and D.H. Saklofske, A Cross-Cultural Analysis of the WISC-III.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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