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Enregistrement W3132850849 · doi:10.1037/dev0001158

Kindergarteners’ symbolic number abilities predict nonsymbolic number abilities and math achievement in grade 1.

2021· article· en· W3132850849 sur OpenAlexafffundabout
Nathan T. T. Lau, Rebecca Merkley, Paul R. Tremblay, Samuel Zhang, Stefanie De Jesus, Daniel Ansari

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensCarleton UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyMathematics educationDevelopmental psychologyArithmeticMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown that two different, though related, ways of representing magnitude play foundational roles in the development of numerical and mathematical skills: a nonverbal approximate number system and an exact symbolic number system. While there have been numerous studies suggesting that the two systems are important predictors of math achievement, there has been substantial debate regarding whether and how these basic numerical competencies may be developmentally interrelated. Specifically, the causal direction of their relation has been the subject of debate: whether children's approximate number abilities predict later symbolic number abilities (the mapping account) or the other way around (the refinement account). Our sample included 622 kindergarten children (mean age = 62 months, SD = 3.5, 279 females, 75 born outside Canada), whose dot comparison, number comparison, and mixed comparison skills were assessed over three time-points and math achievement assessed over four time-points. We contrasted multiple theoretical predictions of the interrelations between the variables of interest posited by these two developmental accounts using longitudinal random intercept cross-lagged models. Results were most consistent with the refinement account, suggesting that earlier symbolic number ability is consistently the strongest predictor of approximate number ability, mixed-comparison ability, and arithmetic skills. Notably, our results demonstrated that, when individual models are examined in isolation, model fit was adequate or near adequate for all models tested. This highlights the need for future research to contrast competing accounts, as our results suggest the examination of any one account in isolation may not reveal the best fitting developmental model. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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