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Enregistrement W2180011677 · doi:10.1093/deafed/env049

Comprehension of Written Grammar Test: Reliability and Known-Groups Validity Study With Hearing and Deaf and Hard-of-Hearing Students

2015· article· en· W2180011677 sur OpenAlexafffund
Joanna Cannon, Anita M. Hubley, Courtney L. Millhoff, Shahla Mazlouman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Deaf Studies and Deaf Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyTest (biology)GrammarComprehensionAudiologyReliability (semiconductor)SentenceTest validityVocabularyDevelopmental psychologyPsychometricsLinguisticsNatural language processingComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the current study was to gather validation evidence for the Comprehension of Written Grammar (CWG; Easterbrooks, 2010) receptive test of 26 grammatical structures of English print for use with children who are deaf and hard of hearing (DHH). Reliability and validity data were collected for 98 participants (49 DHH and 49 hearing) in Grades 2-6. The objectives were to: (a) examine 4-week test-retest reliability data; and (b) provide evidence of known-groups validity by examining expected differences between the groups on the CWG vocabulary pretest and main test, as well as selected structures. Results indicated excellent test-retest reliability estimates for CWG test scores. DHH participants performed statistically significantly lower on the CWG vocabulary pretest and main test than the hearing participants. Significantly lower performance by DHH participants on most expected grammatical structures (e.g., basic sentence patterns, auxiliary "be" singular/plural forms, tense, comparatives, and complementation) also provided known groups evidence. Overall, the findings of this study showed strong evidence of the reliability of scores and known group-based validity of inferences made from the CWG.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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