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Enregistrement W2120462873 · doi:10.1177/0022219413505773

How University Students With Reading Difficulties Are Supported in Achieving Their Goals

2013· article· en· W2120462873 sur OpenAlexaff
Holly L. Stack‐Cutler, Rauno Parrila, Markku Jokisaari, Jari‐Erik Nurmi

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal tiesPsychologySpouseReading (process)Academic achievementSocial psychologyPedagogyPublic relationsMedical educationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine (a) what social ties university students with a history of reading difficulty (RD) report assisting them to achieve their goals, (b) outlets available for developing social ties, (c) resources mobilized within these relationships, and (d) the impact of social ties' status on academic achievement. Participants were 107 university students with RD who were currently completing or had recently completed a university degree. Results showed that university students with RD named friends, parents, and significant others (e.g., boy/girlfriend, spouse) as social ties most often. Personal social ties were developed through social media networking sites and within close relationships, and institutional social ties through academic centers and university general services, among others. Resources mobilized among personal and institutional social ties included emotional and social support, advice and planning, writing and studying help, and goal setting. Institutional social ties also afforded job search assistance, accommodations, skill development, financial support, and mental health services. Finally, the status of employed, but not student, social ties explained academic achievement.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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