Reading Speed Using the International Reading Speed Texts in a Normal Canadian Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Canadian cohort in Ontario was prospectively recruited with age >14 years, education >9 years, English as the primary language, and best-corrected visual acuity >20/25 distance and >N8 near in each eye. Participants with eye conditions and neurological/cognitive problems were excluded. Each participant consecutively read two IReST passages (passages 1 and 8). Reading speed in words per minute (WPM) was calculated. One-sample t-test was used to compare our cohort to published IReST standards. Results A total of 112 participants were included (35 male, 77 female). The mean age was 40 ± 17 years (14-18 years: 12; 18-35 years: 34; 35-60 years: 53; 60-75 years: 13). The mean reading speed for passage 1 was 211 ± 33 WPM compared to the published IReST standard of 236 ± 29 WPM (p < 0.0001). The mean reading speed for passage 8 was 218 ± 34 WPM compared to the IReST standard of 237 ± 24 WPM (p < 0.0001). Thus, our cohort read slower for both passages compared to IReST standards. The mean reading speed for passages 1 and 8 was the highest for the 14-18-year (231 and 239, respectively) and the lowest for the 60-75-year group (195 and 192, respectively). Conclusions Normal older populations have slower reading compared to younger populations. The slower reading in our cohort may also be because the passages were in British rather than in Canadian English. It is important that the IReST is evaluated in different populations to ensure reliable comparison standards for future research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».