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Enregistrement W1998804657 · doi:10.1037/spq0000001

The impact of probe variability on brief experimental analysis of reading skills.

2012· article· en· W1998804657 sur OpenAlexaff
Sterett H. Mercer, Lauren Lestremau Harpole, Rachel R. Mitchell, Chandler McLemore, Christina Michelle Hardy

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology Quarterly · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSociety for the Study of School Psychology
Mots-clésFluencyPsychologyReplicateReading (process)Set (abstract data type)Intervention (counseling)Replication (statistics)Psychological interventionReliability (semiconductor)Developmental psychologyStatisticsMathematics educationComputer scienceMathematicsLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the impact of probe variability on the ability to replicate results in brief experimental analysis (BEA) of reading. In the first phase of the study, 41 first- and second- grade students completed 16 oral reading fluency probes. Calculations of probe difficulty were used to identify Low and High Variability probe sets. In the second phase of the study, the performance of 40 second- through fifth-grade students during two reading interventions was compared. The best-performing intervention for each student in the initial trial was replicated during a second trial for only 43% of students regardless of probe variability. The best-performing intervention was replicated for 60% of students when average performance across two trials was compared. Rules for determining the best-performing intervention in academic BEA should consider the standard error of measurement (SEM) for the probe set to be used, the reliability for absolute decisions using the probe set, and the number of replications relative to SEM needed to adequately demonstrate experimental control.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,331
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,331
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,367 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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