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Enregistrement W3035974240 · doi:10.1177/0731948720929006

Executive Function and Planning Features of Students With Different Types of Learning Difficulties in Chinese Junior Middle School

2020· article· en· W3035974240 sur OpenAlexaff
Meiqi Deng, Dan Cai, Xuan Zhou, Ada W. S. Leung

Notice bibliographique

RevueLearning Disability Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWorking memoryPsychologyLearning disabilityCognitionReading (process)Executive functionsIntervention (counseling)Developmental psychologyShort-term memoryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to investigate the executive function and planning features of students with different types of learning difficulties. Students with mathematics difficulty (MD; n = 17), reading difficulty (RD; n = 12), and their commonalities (MDRD; n = 22), along with typically academically developing peers (TD; n = 22), were evaluated on an array of cognitive measures (working memory, inhibition, and planning) individually. Results revealed significant differences among groups on various cognitive measures. Students in the MD, RD, and MDRD groups showed poorer performance compared to the TD group on all of the working memory, inhibition, and planning tasks. The MDRD group showed an overall weakness when compared to other groups, indicating severe cognitive deficits in students with MDRD. The RD group showed deficits in inhibition and planning on tasks requiring verbal skills; MD students showed deficits in inhibition and planning on digit-related tasks. However, no salient difference was found among the MD, RD, and TD groups on working memory. Results have implications for understanding the cognitive features of MD, RD, and MDRD. Intervention programs targeting inhibition and planning may be beneficial for improving reading and mathematics achievement in students with learning difficulties.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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