MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765456650 · doi:10.5430/ijhe.v6n5p168

Examination of the Relationship between Demographic Characteristics of the Family and the Language Development of Children

2017· article· en· W2765456650 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmet Oğuz Akçay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistLanguage developmentPsychologyDescriptive statisticsDevelopmental psychologyTest (biology)Family incomeAnalysis of varianceStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to determine the relationship between the demographic characteristics and the language development of children. In the research, a "Personal Information Form" consisting of 14 items containing information about the demographic structure of the family was used and a "Language Development Checklist" consisting of 25 items that the students are required to possess the language skills in the learning process was used. The sample of the study consists of 147 children who are studying in Ağrı province center determined by purposeful sampling method. Descriptive statistics, t-test and one-way analysis of variance (ANOVA) and Tukey test of multiple comparison tests were used for the analysis of data in the study. As a result of the research, it was determined that there is a direct relationship between the demographic characteristics of the family and the language development of the children. The increase in the level of income and the level of educational background of the parents has influenced the language development of the child; besides, families with democratic attitude have been found to be more successful in terms of children's language development.

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)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Higher EducationMême sujetEducational Methods and AnalysisTravaux en français237 207