Identification and Remediation of Reading Difficulties Based on Successive Processing Deficits and Delay in General Reading
Notice bibliographique
Résumé
Widespread learning problems among South African children are associated with the apartheid era and show a need for effective reading programs. In selecting these programs, it is useful to differentiate between children with dyslexia and children whose reading is poor because teaching was inadequate. In this study, the Woodcock Tests of Reading Mastery-Revised and tests modelled on the Cognitive Assessment System were used to define a group of children with deficits in successive processing associated with dyslexia and a group of children with general reading delay. There were two girls and five boys in each group. For the children with successive processing deficit, the mean age was 9 yr., 8 mo. For the other group, mean age was 9 yr., 3 mo. Control groups were matched for age and sex and kind of reading difficulty. The first group received Das's PASS Reading Enhancement Program, and the second participated in a remedial program based on Whole Language principles. The treatment groups received 24 1-hr. long sessions. Gains in successive processing were shown for the first group, as measured by the tests modelled on Cognitive Assessment System subtests but not for the second group. Both groups showed gains in phonics and word identification, relative to their respective control groups, suggesting the respective intervention program was effective for each group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».