A Digital Diagnosis Tool for Children with Dyslexia against Similar Criteria DSM-5
Notice bibliographique
Résumé
Background: we stand on the fact that what makes diagnosing dyslexia difficult is that students with dyslexia are of very normal or even extraordinary intelligence. It is important to prepare a tool that enables the initial diagnosis of this disorder, and in the light of its results, a report is formulated on the degree of injury of the person being tested. Aims: The aim is to develop a reliable and validated tool for children with dyslexia. Methods: A convenience sampling method was used to select children aged 4-8 years as the study population. Inclusion criteria were (1) age between 4 and 8 years; (2) be able to speak; and (3) Keep attending kindergarten and school. Children's parents and teachers were given full information about the study, and all signed an informed written consent form. Ninety children were included in this study. Word spelling Test, Letter rapid automatized naming Test, Recognition of a first sound test, Deletion of a first sound test, Blending test, and Segmentation test was developed and used. Findings: The content validity of all tests was measured. The correlation coefficients between each subscale and the total scale ranged from 0.54 to 0.58. Conclusion: This tool is expected to assist teachers in identifying, accurately assessing, and formulating a learning program that fits the abilities and needs of the children.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».