MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3209432993 · doi:10.1037/spq0000485

Language used in school psychological evaluation reports as predictors of SLD identification within a response to intervention model.

2021· article· en· W3209432993 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychology of Development and Education
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsycINFOPsychologyIdentification (biology)Intervention (counseling)Socioeconomic statusResponse to interventionAcademic achievementDevelopmental psychologyClinical psychologyMEDLINEPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite decades of research, much is still unknown regarding how specific learning disability (SLD) identification decisions are made, particularly how language related to sociodemographic and psychosocial factors may impact decision-making. This study employed the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) method to examine the language used in school psychological reports to better understand how sociodemographic (i.e., race, socioeconomic background, and gender) and psychosocial factors (e.g., positive and negative emotion, student effort, and student social processes) related to SLD identification within a Response to Intervention (RtI) identification method. The reports of students identified as SLD contained significantly more achievement-related language (e.g., hardworking, motivated, exerting effort) compared to students who were not identified as SLD, and achievement-related language was associated with SLD identification above and beyond RtI evaluation data (i.e., academic achievement and slope). Implications for research and practice are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2022 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.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,390 · 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