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Enregistrement W2136759646 · doi:10.1080/09500782.2010.502968

Writing attainment in 9- to 11-year-olds: some differences between girls and boys in two genres

2010· article· en· W2136759646 sur OpenAlexaff
Roger Beard, Andrew Burrell

Notice bibliographique

RevueLanguage and Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesAstellas Pharma US
Mots-clésPsychologyEducational attainmentDevelopmental psychologyLinguisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender differences in the imaginative narrative and persuasive description writing of a sample of Year 5 (9- to 10-year-old) children were investigated using a standardised test and a repeat design, with the same tasks being undertaken a year later. The texts were analysed using test guidelines and genre-specific rating scales derived from the relevant literature. Differences in writing attainment were found to exist, with boys generally performing less well than girls. In the five constituents of writing assessed by the test, girls scored significantly higher in four in both years. Boys did not score significantly higher than girls in any constituent in either year. However, boys wrote significantly more in Year 6 than they had written in Year 5, and this may reflect increases in handwriting attainment. Boys’ under-attainment was less pronounced in the persuasive description writing, and they scored significantly higher than girls in Year 5 in three features of this writing. Although a subgroup of the highest-attaining children contained more girls than boys, a detailed analysis did not indicate any girl–boy differences in textual effectiveness, content or language use. Some possible implications for practice and suggestions for further research are provided.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,358
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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