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Enregistrement W3036140850 · doi:10.1080/02109395.2020.1749502

Numerical skills and dyscalculia. From basic research to practice in Cuba ( <i>Habilidades numéricas y discalculia. De la investigación básica a la práctica en Cuba</i> )

2020· article· es· W3036140850 sur OpenAlexaff
Vivian Reigosa-Crespo, Danilka Castro-Cañizares, Nancy Estévez-Pérez, Elsa Santos, Rosario Torres, Raysil Mosquera, Aymee Alvarez-Rivero, Belkis Recio, Eduardo González, Valeska Amor, Marlis Ontivero, Mitchell Valdés-Sosa

Notice bibliographique

RevueStudies in Psychology Estudios de Psicología · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyscalculiaCognitionIntervention (counseling)PsychologyMathematics educationAssociation (psychology)PedagogyCognitive scienceDyslexiaNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing bridges between the findings from cognitive neurosciences and teaching practice has not been systematically achieved. However, many researchers interested in this area agree on the positive impact that knowledge on how the brain learns has on teaching practices and educational policies. For more than 15 years, the Laboratory for Educational Neurosciences from the Cuban Centre for Neurosciences has collected evidence on basic numerical capacities and their association with learning mathematics, taking into account different levels of analysis that consider biology, cognition and education. Researchers in this laboratory have developed a conceptual, methodological and instrumental platform based on the experimental evidence they have systematically obtained. This platform has resulted in the design and validation of tools and resources for learning mathematics in the classroom with the intervention of the teachers.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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