MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131799172 · doi:10.1177/00222194030360050101

Memory for Everyday Information in Students with Learning Disabilities

2003· article· en· W2131799172 sur OpenAlexaff
John K. McNamara, Bernice Y. L. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning disabilityPsychologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared students with and without learning disabilities (LD) on their recall of academic information and information encountered in the students' everyday lives. The academic recall measures included a sentence listening span test, a rhyming words working memory test, and a visual matrix working memory task. Students' cued recall of all the tasks was also measured. The everyday working memory tasks included a dance episode event recall test; a library procedure recall test; and recall tests of commonly found objects, such as a coin, a telephone, and a McDonald's sign. Compared to students without LD, students with LD performed poorly on both the academic recall tasks and the everyday recall tasks. These results support the notion that some students with LD may have working memory problems that affect their performance on tasks other than reading. The results of the cued recall showed that the availability of cues significantly decreased the ability group differences on many of the academic and everyday tasks. This result replicates prior research findings that students with LD do not use retrieval strategies effectively and that some students with LD may have a production deficiency that affects their retrieval of previously encoded information.

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)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations56
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Learning DisabilitiesMême sujetReading and Literacy DevelopmentTravaux en français237 207