MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417417655 · doi:10.31234/osf.io/r4dhw_v1

Creation and validation of the LEVANTE core tasks: Internationalized measures of learning and development for children ages 5-12 years

2025· article· W4417417655 sur OpenAlexaboutno aff
George Kachergis, Fionnuala O'Reilly, Mika Braginsky, Xingyao Xiao, Amy A. Lightbody, Kat Adams Shannon, Zachary Watson, Lijin Zhang, Rebecca Zhu, Adani Bennett Abutto, Wanjing Anya, Bria Long, Tonya Murray, Jason D. Yeatman, Michael J. Sulik, Jelena Obradović, Nichola Jenkins, Daniel Ansari, María Camila Perfetti, Julián P. Mariño, Luise Hornoff, Manuel Bohn, Daniel B. M. Haun, Nilám Ram, Benjamin W. Domingue, Michael C. Frank

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Reliability (semiconductor)Core (optical fiber)Sample (material)Measure (data warehouse)CognitionSelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the Learning Variability Network Exchange (LEVANTE) core tasks, a set of nine short and engaging tasks designed to assess learning and development in children ages 5--12 years across a wide range of languages and cultures. Using a simple and uniform multi-alternative forced-choice format, these tasks measure constructs including math, executive function, language, reasoning, and social cognition and can be administered on a tablet or computer, both in person and remotely, with all materials openly available. We describe the design and selection of these tasks, and then report on their reliability and validity in a sample of 1034 children recruited from sites in Colombia, Germany, and Canada. Tasks are scored using multi-group item response theory models, allowing testing for measurement invariance. The parameters of these models can then be used to create computer adaptive versions of the tasks, allowing the entire battery to be given in around an hour. We discuss the use, ongoing refinement, and extension of these tasks in the service of creating an open dataset to describe variability in children's development and learning across contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,052
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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,092 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPsychometric Methodologies and TestingTravaux en français237 207