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Enregistrement W2913419163 · doi:10.1002/pits.22240

Enhancing student access to science curricula through a reading intervention

2019· article· en· W2913419163 sur OpenAlexaff
Sonja Saqui, Sterett H. Mercer, Michèle P. Cheng

Notice bibliographique

RevuePsychology in the Schools · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyReading (process)PsychologyMultiple baseline designCurriculumIntervention (counseling)Psychological interventionCurriculum-based measurementWord recognitionMathematics educationPedagogyCurriculum developmentLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study explored whether a reading intervention combining flexibly applied multisyllabic word‐decoding strategies with evidence‐based fluency strategies was effective in improving the science text reading skills of upper‐elementary struggling readers. Four students, three in fourth and one in fifth grade, participated in the study. A delayed multiple baseline design was utilized, with a staggered 3‐week baseline followed by 8 weeks of reading intervention. Three students demonstrated small to moderate gains in reading fluency on science instructional passages, but no generalized gains in reading fluency on standardized passages. All students demonstrated direct gains in multisyllabic word‐decoding accuracy on science instructional passages, but no generalized gains in decoding accuracy on standardized passages. Participating students rated the intervention favorably and perceived gains in their reading skills. These findings support the use of science curricular passages when implementing reading interventions to enhance students’ ability to access the curriculum.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,418 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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