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Enregistrement W2781038358

The Development of Numeracy: Fingers Count! - eScholarship

2010· article· en· W2781038358 sur OpenAlexaboutno aff
Marcie Penner‐Wilger, Lisa Fast, Jo‐Anne LeFevre, Brenda L. Smith‐Chant, Sheri‐Lynn Skwarchuk, Deepthi Kamawar, Jeffrey Bisnaz

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeracyPsychologyArithmeticMathematicsPedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Development of Numeracy: Fingers Count! Marcie Penner-Wilger Franklin & Marshall College Lisa Fast Carleton University Jo-Anne LeFevre Carleton University Brenda L. Smith-Chant Trent University Sheri-Lynn Skwarchuk University of Winnipeg Deepthi Kamawar Carleton University Jeffrey Bisanz University of Alberta Abstract: Butterworth (1999) proposed that three component abilities support the development of numeracy: subitizing, finger gnosis, and finger agility. We assessed these abilities in children in Grade 1 (N = 144) and followed them to Grade 2 (n = 102). In Grade 1, subitizing and finger gnosis were related to children’s number system knowledge and all three component abilities were related to calculation skill. Using cluster analysis, we identified three groups of children based on skill profiles across subitizing, finger gnosis, and finger tapping. One group had strong subitizing, finger gnosis and finger agility – they also had good numeracy performance both concurrently in Grade 1 and longitudinally in Grade 2. Two other groups both performed worse than the highly-skilled group on numeracy measures in Grade 1 and Grade 2; these two less-skilled groups showed strikingly different patterns of performance on number comparison, a task designed to assess the representation of number.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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