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Enregistrement W2540793735 · doi:10.1097/tld.0000000000000101

Effects of a Text-Processing Comprehension Intervention on Struggling Middle School Readers

2016· article· en· W2540793735 sur OpenAlexaff
Amy E. Barth, Sharon Vaughn, Philip Capin, Eunsoo Cho, Stephanie J. Stillman‐Spisak, Leticia Martínez, Heather Kincaid

Notice bibliographique

RevueTopics in Language Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensCanadian Automotive Partnership Council
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésReading comprehensionPsychologyVocabularyComprehensionActive listeningReading (process)Intervention (counseling)Listening comprehensionVocabulary developmentRandomized controlled trialMathematics educationLinguisticsTeaching methodCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We examined the effects of a text-processing reading comprehension intervention emphasizing listening comprehension and expressive language practices with middle school students with reading difficulties. Method: A total of 134 struggling readers in grades 6–8 were randomly assigned to treatment (n= 83) and control conditions (n= 51) using a 2:1 ratio (two students randomized to treatment for every one student randomized to control). Students in the treatment condition received 40 min of daily instruction in small groups of four to six students for approximately 17 hr. Results: One-way analysis of covariance models on outcome measures with the respective pretest scores as a covariate revealed significant gains on proximal measures of vocabulary and key word and main idea formulation. No significant differences were found on standardized measures of listening and reading comprehension. Discussion: Results provide preliminary support for integrating listening comprehension and expressive language practices within a text-processing reading comprehension intervention framework for middle-grade struggling readers.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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