Validation of the International Reading Speed Texts in a Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: The International Reading Speed Texts (IReST) is a valid measure of reading speed in a Canadian sample. However, if clinicians desire to assess reading comprehension using the IReST, this will significantly reduce reading speeds of individuals with normal vision or reduced visual acuity and therefore should use the values presented here. PURPOSE: The purposes of this study are (1) to validate the IReST in an English-speaking Canadian sample and (2) to examine how reading comprehension questions and reduced visual acuity affect reading speed on the IReST. METHODS: For study 1, Canadian English speakers (n = 25) read all 10 IReST following the procedures used in the original IReST validation. For study 2, Canadian English speakers (n = 50) read all 10 IReST, half with normal/corrected-to-normal vision and half with reduced visual acuity, and were asked reading comprehension questions. RESULTS: No significant differences were found between Canadian sample and the published IReST values (in all cases, P > .05; mean difference [Mdiff] = -5.30 to +11.43; Cohen d = -0.15 to +0.27; Bayes factors = 0.41, 0.09). Assessing reading comprehension with multiple-choice questions on the IReST significantly reduced reading speeds in the normal vision condition (Mdiff = 25.3; 95% confidence interval, -16.7 to -34.1) and in the simulated impairment condition (Mdiff = 59.3; 95% confidence interval, -47.7 to -71). CONCLUSIONS: The IReST is a valid measure that can be used to assess reading speed in a Canadian English-speaking sample. If researchers/clinicians wish to assess both reading speed and comprehension, using multiple-choice reading comprehension questions, then the values provided by the IReST will likely underestimate an individual's true reading speed in individuals with normal/corrected-to-normal vision or reduced visual acuity.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».