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Enregistrement W4401945127 · doi:10.1080/14670100.2024.2394313

Reading achievement and deaf students with cochlear implants

2024· article· en· W4401945127 sur OpenAlexafffundabout
Connie Mayer, Beverly J. Trezek

Notice bibliographique

RevueCochlear Implants International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesFulbright Canada
Mots-clésAudiologyCochlear implantReading (process)Cochlear implantationPsychologyMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The purpose of this study was to investigate the reading outcomes of a Canadian cohort of school-aged deaf learners with cochlear implants (CIs). The goal was to investigate whether achievement approached that of hearing age peers and identify demographic factors influencing performance.Methods Participants represent a subset of 13 students with CIs from a larger sample of 70 deaf students in grades four through 12 educated in inclusive settings within a large school board in central Canada. Data sources included demographic information, teachers’ ratings on the Categories of Auditory Performance (CAP), and scores from the Woodcock-Johnson III Diagnostic Reading Battery [WJ III-DRB].Results/Discussion: Participants performed within the low average range in all areas except for Phonological Awareness, which was in the low range; however, there was wide variability in scores across participants. None of the demographic variables (e.g. home language, additional disabilities) had a statistically significant association with performance, although older students had higher mean scores on the Phonological Awareness cluster.Conclusion These findings add to the body of research on literacy achievement and cochlear implantation, providing evidence that this technology has a significant positive effect on outcomes for a population that has heretofore underperformed in this area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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