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Enregistrement W2940933786 · doi:10.1002/dys.1616

Longitudinal outcomes of an individualized and intensive reading intervention for third grade students

2019· article· en· W2940933786 sur OpenAlexafffund
Marita Partanen, Linda S. Siegel, Deborah Giaschi

Notice bibliographique

RevueDyslexia · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFluencyReading (process)DyslexiaPsychologySpellingPhonological awarenessIntervention (counseling)Phonemic awarenessDevelopmental psychologyLiteracyMathematics educationPedagogyLinguisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early intervention is known to reduce reading disabilities; however, treatment response is variable, and some students have persistent deficits that require intensive supports. This study examined the immediate and 1-year outcomes of an individualized and intensive reading program for third grade students, which was delivered throughout the school day for an average of 189 hr of instruction over 3 months. These students' performances were compared with two comparison groups, including poor readers who received small group supports and good readers who did not have additional reading instruction. The intensive group showed an improvement in word recognition and decoding fluency immediately after the program and 1 year later, and there was a decrease in significant reading impairments from 62% before intervention to 35% at follow-up. Furthermore, baseline reading, spelling, phonological awareness, and rapid naming skills were predictive of persistent reading deficits at a later time point. Although improvements in reading skills were shown, a significant gap between poor and good readers persisted in the third and fourth grades. This study illustrates the importance of a tertiary intensive reading program, but also the need for continuing supports.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,352 · 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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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