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Enregistrement W2769233171 · doi:10.21037/aes.2018.ab104

AB104. Validation of the international reading speed texts in a Canadian sample

2018· article· en· W2769233171 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalSanté MontérégieMAB-Mackay Rehabilitation CentreCentre intégré de santé et de services sociaux de la Montérégie-CentreCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeReading (process)Sample (material)PsychologyOptometryAudiologyLinguisticsMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The International Reading Speed Texts (IReST) were developed in Europe as a standardized measure to assess continuous reading in normally sighted and visually impaired individuals. The IReST is used throughout the United States and Canada to assess reading speed; however, the normative values may not be valid in North America (NA). Additionally there are no normative values for individuals with visual impairments. The aim of this study was to validate the IReSTs in a normally sighted English-speaking NA sample with and without a simulated reduction in visual acuity. Methods: Fifty undergraduate students from Concordia University participated in this study. Participants were systematically assigned to a counterbalanced order of testing conditions and were asked to read all 10 IReSTs aloud. The normal and impaired vision conditions were counterbalanced such that the first set of five IReSTs were read with either the participants normal/corrected-to-normal vision or with a simulated 20/80 visual impairment. Results: Multiple two-sample dependent t-tests using a Holm-Bonferroni correction for multiple comparisons were used to compare the IReST values (means and standard deviations) to the current sample; the results showed statistically significant differences between the current samples mean reading speed and the values provided by the IReSTs. In all cases, P were equal to or less than 0.005. Mean difference scores ranged from 14.87 to 30.05 wpm, with 95% confidence intervals ranging from 4.82 to 43.32. Measures of effect size using bias corrected Hedge’s g* ranged from 0.83 to 1.32, with 95% confidence intervals ranging from 0.25 to 1.93. Multiple two-sample dependent t-tests using a Holm-Bonferroni correction for multiple comparisons were used to compare the mean reading speed in wpm of the normal and impaired vision conditions; the results showed statistically significant differences between the mean reading speeds of the normal vision condition and the simulated impairment condition on the IReSTs. In all cases, the P were less than 0.001. Mean difference scores ranged from 25.44 to 41.8 wpm, with 95% confidence intervals ranging from 21.66 to 46. Measures of effect size using bias corrected Hedge’s g* ranged from 2.74 to 3.81, with 95% confidence intervals ranging from 1.97 to 4.74. Further Bayesian analyses revealed BF10 factors ranging from 1.277×107 to 7.334×1011, indicating decisive evidence for the research. Conclusions: There are statistically significant differences in reading speed between the NA English sample and the normative values established by the IReST; such that reading speeds of the NA English sample are slower than the normative values of the IReST. Additionally, participants in the simulated impairment condition read the IReSTs significantly slower than the normal vision condition.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,267 · 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