The nature of the association between number line and mathematical performance: An international twin study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number line task assesses the ability to estimate numerical magnitudes. People vary greatly in this ability, and this variability has been previously associated with mathematical skills. However, the sources of individual differences in number line estimation and its association with mathematics are not fully understood. AIMS: This large-scale genetically sensitive study uses a twin design to estimate the magnitude of the effects of genes and environments on: (1) individual variation in number line estimation and (2) the covariation of number line estimation with mathematics. SAMPLES: We used over 3,000 8- to 16-year-old twins from the United States, Canada, the United Kingdom, and Russia, and a sample of 1,456 8- to 18-year-old singleton Russian students. METHODS: Twins were assessed on: (1) estimation of numerical magnitudes using a number line task and (2) two mathematics components: fluency and problem-solving. RESULTS: Results suggest that environments largely drive individual differences in number line estimation. Both genes and environments contribute to different extents to the number line estimation and mathematics correlation, depending on the sample and mathematics component. CONCLUSIONS: Taken together, the results suggest that in more heterogeneous school settings, environments may be more important in driving variation in number line estimation and its association with mathematics, whereas in more homogeneous school settings, genetic effects drive the covariation between number line estimation and mathematics. These results are discussed in the light of development and educational settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».