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Enregistrement W2273911989 · doi:10.11114/jets.v4i4.1255

Postsecondary Students with Specific Learning Disabilities and with Attention Deficit Hyperactivity Disorder Should Not be Considered as a Unified Group For Research or Practice

2016· article· en· W2273911989 sur OpenAlexafffund
Jillian Budd, Catherine S. Fichten, Mary Jorgensen, Alice Havel, Tara Flanagan

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Training Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensDawson CollegeJewish General HospitalMcGill UniversityQuebec Rehabilitation Research Network
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderLearning disabilityComorbidityClinical psychologyAttention deficitDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine similarities and differences among college/university students with ADHD, LD, and comorbid ADHD and LD on variables related to academic performance. Method: Students who self-reported ADHD ( n =42), LD ( n =72), or comorbid ADHD and LD ( n =42), completed an online questionnaire which evaluated grades, parental education, course and social self-efficacy, and personal and school related obstacles and facilitators. Results: Students with ADHD (with or without comorbidity) reported the worst grades, personal situations (e.g., study habits, personal motivation), and course-related self-efficacy (e.g., time management, keeping up-to-date with school work). The single exception was that students with ADHD had more confidence in understanding textbooks than students with LD. Comorbid ADHD and LD sometimes led to worse outcomes than LD or ADHD alone. Conclusion: The common practice of combining all three groups, “LD and/or ADHD”, should be avoided. Suggestions are made about what could be done to help students with ADHD.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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