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Enregistrement W1636120922 · doi:10.1177/1087054715594421

The Effects of Different Types of Environmental Noise on Academic Performance and Perceived Task Difficulty in Adolescents With ADHD

2015· article· en· W1636120922 sur OpenAlexafffund
Lauren Patricia Batho, Rhonda Martinussen, Judith Wiener

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFluencyReading (process)PsychologyTask (project management)White noiseNoise (video)White (mutation)AudiologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyLinguisticsComputer scienceStatisticsMathematics educationArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine the effects of environmental noises (speech and white noise) relative to a no noise control condition on the performance and difficulty ratings of youth with ADHD ( N = 52) on academic tasks. Method: Reading performance was measured by an oral retell (reading accuracy) and the time spent reading. Writing performance was measured through the proportion of correct writing sequences (writing accuracy) and the total words written on an essay. Results: Participants in the white noise condition took less time to read the passage and wrote more words on the essay compared with participants in the other conditions, though white noise did not improve academic accuracy. The participants in the babble condition rated the tasks as most difficult. Conclusion: Although white noise appears to improve reading time and writing fluency, the findings suggest that white noise does not improve performance accuracy. Educational implications 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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