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Enregistrement W1976267793 · doi:10.1177/0013164403258444

Gender and Language Differences on the Test of Workplace Essential Skills: Using Overall Mean Scores and Item-Level Differential Item Functioning Analyses

2004· article· en· W1976267793 sur OpenAlexaff
Theresa J. B. Kline

Notice bibliographique

RevueEducational and Psychological Measurement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Professional Development and Motivation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDifferential item functioningNumeracyTest (biology)Reading (process)Developmental psychologyItem response theoryPsychometricsLiteracyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Test of Workplace Essential Skills (TOWES) assesses cognitive skills in three areas using the following three separate subscales: Reading Text, Document Use, and Numeracy inWorking-Age Adults. The sample was composed of 2,688 working-age Englishspeaking Canadians who came from a variety of settings (e.g., trades training programs, adult education centers, college programs, and athletic clubs). The relationships between subscale test performance and the demographic variables of gender and language showed there were some group differences in mean levels of performance. However, at most, these differences accounted for less than 3% of the variance in performance on any subscale. In addition, differential item functioning analyses using the BILOG-MG program showed that at the item level, little or no gender or language bias was present. Recommendations based on the findings are presented.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,113 · 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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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