Do Reading and Arithmetic Fluency Share the Same Cognitive Base?
Notice bibliographique
Résumé
We examined the role of different cognitive-linguistic skills in reading and arithmetic fluency, and whether the effects of these skills are mediated by reading and arithmetic accuracy. One hundred twenty-six English-speaking Grade 1 children (67 females, 59 males; M age = 6.41 years) were followed from the beginning of Grade 1 (Time 1) to the end of Grade 1 (Time 2). At Time 1, they were assessed on measures of non-verbal IQ, speed of processing, working memory, phonological awareness, rapid automatized naming (RAN), and number sense. At Time 2, they were assessed on measures of reading and arithmetic accuracy as well as on measures of reading and arithmetic fluency. Results of path analysis showed first that when reading and arithmetic fluency were included in the model as separate outcomes, RAN was predictive of both and that speed of processing and working memory were predictive of only arithmetic fluency. Second, RAN, speed of processing, and working memory had both direct and indirect effects ( via reading and arithmetic accuracy) on the covariation of reading and arithmetic fluency. Irrespective of how reading and arithmetic fluency were treated in the analyses, the effects of non-verbal IQ, phonological awareness, and number sense were all indirect. Taken together, these findings suggest that reading and arithmetic fluency draw on a broader network of cognitive-linguistic skills, whose effects can sometimes be indirect through reading and arithmetic accuracy.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».