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Enregistrement W2921580725 · doi:10.1177/0008417419826114

Relationship between body functions and Arabic handwriting performance at different acquisition stages

2018· article· en· W2921580725 sur OpenAlexvenueno aff
Abeer Salameh-Matar, Naser Basal, Naomi Weintraub

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandwritingAutomaticityLegibilityCopyingComputer sciencePsychologyReading (process)ArabicDreyfus model of skill acquisitionSpeech recognitionNatural language processingCognitive psychologyLinguisticsArtificial intelligenceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND.: The written languages and handwriting acquisition stages place different demands on the writer. Therefore, the relationship between body functions and handwriting performance may vary in different languages and acquisition stages; yet these demands have not been studied in the Arabic language. PURPOSE.: We examined the relationship between linguistic, visual-motor integration (VMI), and motor coordination (MC) functions and Arabic handwriting at two handwriting acquisition stages. METHOD.: This study used a cross-sectional and correlative design. Second- ( n = 54) and fourth-grade ( n = 59) students performed tasks examining reading, handwriting automaticity, VMI, MC, and copying a text. FINDINGS.: Handwriting automaticity significantly explained the variance in handwriting speed in both grades, in addition to the VMI in second grade and the MC in fourth grade. Enhanced performance in the VMI increased the likelihood of having good legibility in second but not in fourth grade. IMPLICATIONS.: Similar to other languages, the body functions related to Arabic handwriting vary at the different acquisition stages. Handwriting evaluation should be adjusted to students' acquisition stage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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