MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4318695009 · doi:10.51891/rease.v9i1.8313

LITERACY CHALLENGES CHILDREN WITH ADHD IN REGULAR EDUCATION

2023· article· pt· W4318695009 on OpenAlexaff
Jaqueline Motta de Moura, Dayse Alves, Ana Lourdes Cruz Veras, Luciana Ferreira da Costa, Rucenita Queiroz, Rafaela Brito

Bibliographic record

VenueRevista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação · 2023
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicAcademic Research in Diverse Fields
Canadian institutionsContinental (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPsychologyLiteracyHumanitiesDevelopmental psychologyPhilosophyPedagogy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este trabalho trata da hiperatividade e da falta de atenção de muitas crianças encontradas no ambiente escolar, apresentando distúrbios comportamentais que é mais conhecido como TDAH- Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade, prejudicando assim o desenvolvimento da aprendizagem das mesmas. Sendo assim teve como objetivo geral analisar a hiperatividade na educação infantil e suas dificuldades de aprendizagem, e com específicos verificar os fatores causados pela hiperatividade na sala de aula; observar como os professores caracterizam o transtorno; investigar como esses profissionais encaminham os alunos nessas situações dentro da escola. O interesse pelo tema surgiu através das observações em sala de aula e na própria escola, tendo sido levantada a seguinte problemática: de que forma a hiperatividade dificulta na aprendizagem da criança? Como a hiperatividade nas turmas de Educação infantil pode prejudicar a aprendizagem? Para isso foi realizado um estudo bibliográfico de autores que tratam tais como Rizzo (2003), Didonet (2001) e Peres (2013). Os resultados apontaram que o TDAH é um transtorno que deve ser apoiado tanto pela família quanto pelos professores, criando um elo efetivo para a melhora do seu comportamento de atenção e hiperatividade.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.250
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.072
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.307 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e EducaçãoSame topicAcademic Research in Diverse FieldsFrench-language works237,207