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Enregistrement W2093121710 · doi:10.1177/002221940103400101

Relation Between Kaufman Brief Intelligence Test and WISC-III Scores of Children with RD

2001· article· en· W2093121710 sur OpenAlexaffabout
Christopher E. Chin, Heloise Marie L. Ledesma, Paul T. Cirino, Rose A. Sevcik, Robin D. Morris, Jan C. Frijters, Maureen W. Lovett

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of GuelphSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésWechsler Intelligence Scale for ChildrenPsychologyIntelligence quotientWechsler Adult Intelligence ScaleDevelopmental psychologyTest (biology)Learning disabilityTest validityWechsler Preschool and Primary Scale of IntelligencePsychometricsPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concurrent validity of the Kaufman Brief Intelligence Test (K-BIT) with the Wechsler Intelligence Scale for Children-Third Edition (WISC-III) was evaluated, as well as the K-BIT's accuracy as a predictor of WISC-III scores, in a sample of young children with reading disabilities. The two measures were administered to 65 children from Atlanta, Boston, and Toronto who ranged from 6-5 to 7-11 years of age at testing. Correlations between the verbal, nonverbal, and composite scales of the K-BIT and WISC-III were .60, .48, and .63, respectively. Mean K-BIT scores ranged from 1.2 to 5.0 points higher than the corresponding WISC-III scores. Standard errors of estimation ranged from 10.0 to 12.3 points. In individual cases, K-BIT scores can underestimate or overestimate WISC-III scores by as much as 25 points. Results suggest caution against using the K-BIT exclusively for placement and diagnostic purposes with young children with reading disabilities if IQ scores are required.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations43
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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