The factors explaining reading success of academically gifted readers through the ecological model
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to discover the best appropriate model to explain reading success of academically gifted students through the ecological model. Three models (i.e., Model 1, Model 2, and Model 3) were created by using three layers of the ecological model to investigate the ecological background of reading success. In line with the literature, seven explanatory factors were examined among the items in the student questionnaire of PISA 2018. Exploratory factor analysis to detect factors and confirmatory factor analysis to validate them were used respectively. Cronbach’s Alpha values of each factor (internal consistency) were also calculated. Structural equation modeling was performed to create a model explaining reading success. Afterward, indices of goodness-fit-criteria were examined. The findings indicated that there is a complex background for reading. All factors (i.e., perception of difficulties, perception of competence in reading, enjoyment of reading, teacher support, teacher feedback, value of school and disciplinary climate in the classroom) have a significant effect on reading. According to the results, Model 3 has the best model fit indices among other models. This model, having more complexity and interaction among latent variables, was found as the most comprehensive and appropriate model due to being coherent with the ecological model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».