MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7010584994

An investigation of the role of individual words in the comprehension of connected discourse

2013· dissertation· en· W7010584994 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComprehensionReading comprehensionWord (group theory)Task (project management)NounReading (process)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments exploring the role o individual words in reading comprehension are reported.In the first experiment one group of subjects processed text for comprehension and another attempted retention of text words.Results showed that higher comprehension level can be accompanied by lesser knowledge of text words, and increased text word familiarity by decreased comprehension of the material.The second experiment presented subjects with a series of texts in which nouns representing the topic or ''Actor" were deleted.Its results showed that subjects can successfully fill-in such words and that the group showing superior performance in this task generated a significantly higher level of text comprehension than a comparable low performance group.No differences between the high and low groups in terms of retention of random text words were found.Experimental results are discussed in relation to reading as a whole, and it is concluded that word retention and text comprehension are different processes, and that individual word quantification data may not be particularly relevant to comprehension analysis.Suggestions for further research are presented.Ill

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,209 · 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'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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge Commons (Lakehead University)Même sujetLabor market dynamics and wage inequalityTravaux en français237 207