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Enregistrement W2763911351 · doi:10.1037/dev0000445

Symbolic number skills predict growth in nonsymbolic number skills in kindergarteners.

2017· article· en· W2763911351 sur OpenAlexafffund
Ian M. Lyons, Stephanie Bugden, Samuel Zheng, Stefanie De Jesus, Daniel Ansari

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésArabic numeralsNumeral systemPsychologyNumber senseTest (biology)Numerical cognitionCognitive psychologyFoundation (evidence)Developmental psychologyArithmeticMathematics educationCognitionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently considerable discussion about the relative influences of evolutionary and cultural factors in the development of early numerical skills. In particular, there has been substantial debate and study of the relationship between approximate, nonverbal (approximate magnitude system [AMS]) and exact, symbolic (symbolic number system [SNS]) representations of number. Here we examined several hypotheses concerning whether, in the earliest stages of formal education, AMS abilities predict growth in SNS abilities, or the other way around. In addition to tasks involving symbolic (Arabic numerals) and nonsymbolic (dot arrays) number comparisons, we also tested children's ability to translate between the 2 systems (i.e., mixed-format comparison). Our data included a sample of 539 kindergarten children (M = 5.17 years, SD = .29), with AMS, SNS, and mixed-comparison skills assessed at the beginning and end of the academic year. In this way, we provide, to the best of our knowledge, the most comprehensive test to date of the direction of influence between the AMS and SNS in early formal schooling. Results were more consistent with the view that SNS abilities at the beginning of kindergarten lay the foundation for improvement in both AMS abilities and the ability to translate between the 2 systems. It is important to note that we found no evidence to support the reverse. We conclude that, once one acquires a basic grasp of exact number symbols, it is this understanding of exact number (and perhaps repeated practice therewith) that facilitates growth in the AMS. Though the precise mechanism remains to be understood, these data challenge the widely held view that the AMS scaffolds the acquisition of the SNS. (PsycINFO Database Record

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)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations103
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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