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Enregistrement W2096489329 · doi:10.15453/2168-6408.1074

Visual-Motor Skills Performance on the Beery-VMI: A Study of Canadian Kindergarten Children

2014· article· en· W2096489329 sur OpenAlexaffabout
Mélissa Coallier, Natasha Rouleau, Florence Bara, Marie‐France Morin

Notice bibliographique

RevueThe Open Journal of Occupational Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySignificant differenceSample (material)Developmental psychologyAudiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Beery VMI is one of the standardized assessment tools most widely used by occupational therapists to assess visual-motor integration. Currently, no specific norms exist for Canadian children. This study was developed to assess whether kindergarten children in Canada compared similarly to the norms established in the U.S. sample of the Beery VMI in order to validate its use with Canadian children. Possible gender differences were also examined. The Beery VMI was administered to 151 kindergarten children, aged 5 to 6 years, at the end of the school year. The data collection took place in seven schools, where the participants were individually assessed. T-tests were used to compare the mean standard scores of the Canadian sample to those provided in the Beery VMI, as well as gender differences. Overall, the study sample showed a similar score (p = .997) compared to the U.S. norms, as well as a significant gender difference; girls obtained higher mean scores than boys (p = .003). These findings support the use of the Beery VMI reference norms to interpret performance results obtained by Canadian kindergarten children. However, the significant gender difference observed should be addressed in future studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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