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Enregistrement W1555553239 · doi:10.5206/eei.v18i2.7624

Compensating for Reading Difficulties:A Qualitative Investigation of University Students’ Experiencesof Influential Personal Characteristics

2008· article· en· W1555553239 sur OpenAlexaffvenue
Julie K. Corkett, Serge F. Hein, Rauno Parrila

Notice bibliographique

RevueExceptionality Education International · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)PsychologyVariety (cybernetics)Qualitative researchSample (material)Mathematics educationQualitative propertyData collectionPedagogySocial psychologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study involved a qualitative examination of the personal characteristics that university students saw as important in helping them to compensate for their reading difficulties at various stages of their education. The sample consisted of 10 undergraduate students or recent graduates who reported a significant history of reading difficulties. Data were collected using in-depth, open-ended interviews with each participant. These data were then analyzed using a form of whole text analysis and resulted in four major themes: seeking assistance from others, de-veloping positive relationships with others, being highly motivated to achieve, and maintaining a belief in one’s abilities. The findings highlight the broad range of factors that can influence motivation and self-concept and the wide variety of people who can be involved in providing assistance to individuals with reading difficulties. The implications of the findings for educational practice and for fur-ther research are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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