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Enregistrement W2030643044 · doi:10.5539/jel.v3n3p158

Examining Writing Performance and Self-Perception for Low Socioeconomic Young Adolescents

2014· article· en· W2030643044 sur OpenAlexvenueno aff
Toni-Ann Barone, Richard Sinatra, Robert Eschenauer, Robert Brasco

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSt. John's University
Mots-clésRubricPsychologyLiteracySocioeconomic statusPerceptionEthnic groupTest (biology)Reading (process)PopulationDevelopmental psychologyAcademic achievementSocial psychologyMathematics educationPedagogyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present case study investigated the impact of a short-term summer literacy approach on writing performance and self-perception of writing for young adolescents of low-income families residing in urban housing projects. The approach offered intensive literacy engagement to offset summer achievement loss; assisted ethnic-minority, low socioeconomic youth achieve state benchmarks in the English language arts; and pioneered research on writer self-perception for this population. Findings from pre/post use of a normed writer self-perception scale, Chi-square analysis of a camp experience survey, participant interviews and a program exit survey revealed that the 250 youth entering grades five through seven and engaged in extensive writing prompted by reading, discussion, and use of graphic organizers believed their progress and ability to write positively improved. Progress in writing was objectively measured by pre/post writing accounts of a favorite experience evaluated by calibrated raters using the state rubric system. The results of a dependent t-test evidenced a significant increase in writing performance with 157 participants increasing, 56 decreasing, and 37 achieving the same score between pre/post evaluation. A bivariate correlation comparing postwriting scores with postresults of four self-perception subscales revealed significant correlations at the .01 level.

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)0,002
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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