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Enregistrement W4390499774 · doi:10.1111/cdev.14018

Variability in the age of schooling contributes to the link between literacy and numeracy in Côte d'Ivoire

2024· article· en· W4390499774 sur OpenAlexaff
Hannah Whitehead, Mary‐Claire Ball, Henry Brice, Sharon Wolf, Samuel Kembou Nzalé, Amy Ogan, Kaja Kinga Jasińska

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeracyPsychologyLiteracyDevelopmental psychologyFluencyCovarianceAnalysis of covarianceRepetition (rhetorical device)Cote d ivoireMathematics educationPedagogyStatisticsMathematicsLinguisticsHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literacy and numeracy are correlated throughout development, however, our understanding of this relation is limited. We explored the predictors of literacy and numeracy covariance (i.e., shared fluency between literacy and numeracy) in children (N = 1167, girls = 563) in rural Côte d'Ivoire, with specific focus on how developmental timing of instruction may relate to covariance. Many Ivorian children experience late enrollment and grade repetition, leading to variation in age-for-grade; participants were between grades 1 to 6, but their ages ranged from 5 to 15 (M = 9.19, SD = 2.07). Phonological awareness, numerical magnitude, ordinality, working memory, and inhibitory control were cognitive predictors of covariance. Age-for-grade was negatively related to covariance suggesting that covariance is related to timing of instruction.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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