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Enregistrement W4410344315 · doi:10.3390/jintelligence13050054

Do Intellectually Gifted Children Have Better Planning Skills?

2025· article· en· W4410344315 sur OpenAlexaff
Li Cheng, Shiting Yang, Linjie Xiao, Xiaoyu Chen, Yun Nan, Qi Dong, J. P. Das, George K. Georgiou

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligence · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsychologyAction (physics)Variance (accounting)Developmental psychologyWorking memoryCode (set theory)CognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed to examine whether intellectually gifted children had better planning skills than their chronological-age controls and what processing skills may explain these differences. A total of 35 intellectually gifted Chinese children (25 boys and 10 girls; Mage = 12.77 years) and 39 chronological-age controls (27 boys and 12 girls; Mage = 12.89 years) participated in this study. They were assessed on three measures of operational planning (Planned Codes, Planned Connections, and Planned Search), on a measure of action planning (Crack the Code), and on measures of processing speed, working memory, and attention. Results of analysis of variance (ANOVA) showed first that the two groups differed in Crack the Code (accuracy and first move time) and in Planned Connections. Whereas processing speed explained the group differences in Planned Connections, none of the processing skills were able to eliminate the group differences in Crack the Code. Taken together, these findings suggest that gifted children have better action planning, which allows them to perform better than controls in tasks that require complex problem solving and evaluation of different scenarios and solutions.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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