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Enregistrement W4404220380 · doi:10.1177/00222194241297058

Efficacy of Small-Group Reading Intervention for Grades 2 and 3 Children With Reading Difficulties: A Cluster Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4404220380 sur OpenAlexaffabout
Kristy Dunn, George K. Georgiou, Robert Savage, Rauno Parrila

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)PsychologyRandomized controlled trialIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialDevelopmental psychologyReading comprehensionLearning disabilityResponse to interventionCluster (spacecraft)Clinical psychologyMedicinePsychiatryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether a Phonics + Set for Variability (S f V) reading intervention would lead to better irregular word reading compared to Phonics + Morphology within a cluster randomized control trial (RCT) design with a follow-up measurement. The participants were 273 Grades 2 and 3 students with reading difficulties (139 in the Phonics + S f V and 134 in the Phonics + Morphology) who received intervention in small groups (2–4 children), 4 times a week, 30 minutes each time, for 15 weeks. All participants were from schools in Alberta, Canada. Results of hierarchical linear modeling showed that there was a significant effect of intervention on all reading outcomes (e.g., from pre- to posttest the effect sizes for Phonics + S f V ranged from g = 0.74 to 1.54 and for Phonics + Morphology from g = 0.75 to 1.49). Unexpectedly, there were no differences between the intervention conditions in any of the outcome variables, including irregular word reading and morphological awareness that the interventions partly focused on.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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