Re(Examining) Relations between CHC Broad and Narrow Cognitive Abilities and Reading Achievement
Notice bibliographique
Résumé
Previously, Evans and colleagues (2001) utilized simultaneous multiple regression to examine relations between Cattell-Horn-Carroll (CHC; Schneider & McGrew, 2012) broad and narrow cognitive abilities and reading achievement across the school age span. Although their findings suggest that many broad/narrow abilities had clinically significant effects on reading achievement they failed to account for the potential moderating effects of the general factor. To account for these effects, the current study employed hierarchical multiple regression analysis to reexamine the relationships between CHC dimensions and reading achievement after controlling for the effects of the general factor with 4,722 participants ages 6-18 from the Woodcock Johnson III Psychoeducational Battery (WJ III; Woodcock, McGrew, & Mather, 2001a). Results from the present study indicate that the full scale GIA composite (as a proxy for g) consistently accounted for large effects across the school age span for all of the reading achievement variables that were assessed. Among the broad and narrow abilities, only Gc consistently accounted for meaningful proportions of reading scores beyond g. As a consequence, researchers are encouraged to give greater consideration to the dimensionality of broad and narrow CHC measures when examining cognitive-achievement relationships or they may risk over-interpreting the predictive effects associated with these indices. Potential implications for clinical application of CHC theory are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».