Cognitive Functioning as Measured by the WISC-R
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of performance on the Wechsler Intelligence Scale for Children-Revised (WISC-R) have been proposed as useful tools for the identification of children with learning disabilities (LD). However, most of the studies of WISC-R patterns in children with LD have been plagued by the lack of a typically achieving comparison group, by failure to measure individual patterns, and by the lack of a precise definition of LD. In an attempt to address these flaws and to assess the presence of patterns of performance on the WISC-R, we examined data from 121 children with typical achievement (TA), 143 children with reading disabilities (RD), and 100 children with a specific arithmetic disability (AD), ages 6 to 16 years. The results indicated that the RD and AD groups had significantly lower scores than the TA group on all the Verbal IQ subtests. Many of the children with AD and RD showed a significant difference between Verbal and Performance IQ scores, but so did many of the typically achieving children. Although there were some children with LD who showed the predicted patterns, typically, 65% or more of the children with LD did not. Furthermore, a proportion of the TA group-generally not significantly smaller than that of the RD and AD groups-showed discrepancy patterns as well. Our results indicate that the patterns of performance on intelligence tests are not reliable enough for the diagnosis of LD in individual children. Therefore, it might be more profitable to base the detection of an individual's LD on patterns of achievement test scores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».