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Enregistrement W2115680130 · doi:10.1177/0022219409355472

Multiple-Component Remediation for Developmental Reading Disabilities

2010· article· en· W2115680130 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensBrock UniversitySickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésRemedial educationPsychologyFluencyReading (process)Developmental psychologySocioeconomic statusReading comprehensionVocabularyPsychological interventionComprehensionClinical psychologyMathematics educationDemographyPopulationPsychiatryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results from a controlled evaluation of remedial reading interventions are reported: 279 young disabled readers were randomly assigned to a program according to a 2 × 2 × 2 factorial design (IQ, socioeconomic status [SES], and race). The effectiveness of two multiple-component intervention programs for children with reading disabilities (PHAB + RAVE-O; PHAB + WIST) was evaluated against alternate (CSS, MATH) and phonological control programs. Interventions were taught an hour daily for 70 days on a 1:4 ratio at three different sites. Multiple-component programs showed significant improvements relative to control programs on all basic reading skills after 70 hours and at 1-year follow-up. Equivalent gains were observed for different racial, SES, and IQ groups. These factors did not systematically interact with program. Differential outcomes for word identification, fluency, comprehension, and vocabulary were found between the multidimensional programs, although equivalent long-term outcomes and equal continued growth confirmed that different pathways exist to effective reading remediation.

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.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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