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Enregistrement W4366524149 · doi:10.1037/xge0001382

Task features change the relation between math anxiety and number line estimation performance with rational numbers: Two large-scale online studies.

2023· article· en· W4366524149 sur OpenAlexaff
Marta K. Mielicki, Eric D. Wilkey, Daniel A. Scheibe, Charles J. Fitzsimmons, Pooja G. Sidney, Elien Bellon, Andrew Ribner, Mojtaba Soltanlou, Isabella Starling‐Alves, Ilse Elise Johanna Ingrid Coolen, Daniel Ansari, Clarissa A. Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPsycINFOTask (project management)Relation (database)Mathematical anxietyScale (ratio)Numerical cognitionPsychologyAnxietyArithmeticMathematicsCognitionCognitive psychologyComputer scienceMEDLINEData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 3,822), the MA-performance relation was strongest for large whole numbers and fractions, and stronger for symbolic than nonsymbolic fractions. The MA-performance relation was also stronger for smaller relative to larger components, and MA relating to specific number types may be a better predictor of performance than general MA for certain tasks. The relation between MA and estimation performance changes depending on task features, which suggests that MA may relate to certain math skills more than others, which may have implications for how people reason with numerical information and may inform future interventions. (PsycInfo Database Record (c) 2023 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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