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Enregistrement W4387459890 · doi:10.3390/bs13100823

Do Performance-Based Measures and Behavioral Ratings of Executive Functioning Complement Each Other in Predicting Reading and Mathematics in Chinese?

2023· article· en· W4387459890 sur OpenAlexaff
George K. Georgiou, Li Zhang

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)PsychologyWorking memoryDevelopmental psychologyComplement (music)Executive functionsCognitionAcademic achievementCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined what executive functioning (EF) components predict reading and mathematics within the same study and whether the effects of behavioral ratings of EF overlap or complement those of performance-based measures. One hundred and nine Grade 2 Mandarin-speaking Chinese students from Chengdu, China (55 girls, 54 boys, Mage = 8.15 years), were assessed on measures of EF (planning, inhibition, shifting, and working memory), speed of processing, reading and mathematics. Parents also rated their children's EF skills using the Childhood Executive Functioning Inventory. Results of hierarchical regression analyses showed that only working memory among the performance-based EF measures predicted reading and mathematics. In addition, none of the behavioral ratings of EF made a significant contribution to reading and mathematics after controlling for mother's education and speed of processing. Taken together, these findings suggest that working memory is a domain general predictor of academic achievement, but only when measured with cognitive tasks.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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