MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2160700922 · doi:10.1177/0145445508327443

Evaluation of a Self-Instructional Manual for Conducting Discrete-Trials Teaching With Children With Autism

2009· article· en· W2160700922 sur OpenAlexaff
Carly Thiessen, Daniela Fazzio, Lindsay Arnal, Garry L. Martin, C. T. Yu, Lukas Keilback

Notice bibliographique

RevueBehavior Modification · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismPsychologySession (web analytics)Multiple baseline designGeneralizationContingency managementContingencyTeaching methodModellingApplied behavior analysisDevelopmental psychologyMathematics educationComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discrete-trials teaching (DTT) is commonly used to implement applied behavior analysis treatment for children with autism. The authors investigated a revised self-instructional manual for teaching university students to implement a 21-component DTT procedure to teach three tasks to confederates role-playing children with autism. Also, as a motivational contingency, for each DTT session in which a student scored at or above 90% accuracy, they received US$10. After an average of 4.5 hr to master the training manual, students' average DTT performance improved from 52% in baseline to 88% while teaching a confederate. Students averaged 77% DTT performance during subsequent generalization sessions with a child with autism.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavior ModificationMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207