Rendement en lecture et vitesse du traitement de l'information chez les enfants de 6 à 8 ans.
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude vise à éprouver des mesures de vitesse du traitement de l'information (VTI) en vérifiant leurs relations potentielles avec le rendement en lecture chez des enfants de 6 à 8 ans. Cent cinq enfants participent à l'étude. Les mesures de vitesse sont tirées de trois instruments, soit les Tests de rendement cognitif pour adultes présentant une déficience intellectuelle (TRCA ; Loranger & Pépin, 1997), le test Temps de réaction des Tests de rendement cognitif pour enfants (TRCE ; Loranger & Pépin, 1998) et le Rapid automatized naming test (RAN ; Denckla & Rudel, 1976). Le rendement en lecture est quant à lui évalué par le Test d'habiletés en lecture (THAL ; Pépin & Loranger, 1999) et par le Test phonologique (Melançon, Ziarko & Gagnon, 1996, dans Melançon, 1997). Les résultats des analyses de corrélation canonique indiquent I'existence de relations modérées (.66 et .55) entre les différents regroupements de mesures de vitesse et le rendement en lecture. Les résultats démontrent donc que la VTI entretient des relations significatives avec le rendement en lecture.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».