Avaluació de la discriminació figura-fons en escolars de 3er de primària
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓ: Per realitzar una avaluació de la figura-fons necessitem realitzar un test visuo-perceptiu. Dins del mercat optomètric trobem diferents tipus de tests per la seva avaluació. OBJECTIU: En aquest treball es pretén aplicar i comparar els resultats de la prova de figura-fons de dos tests diferents que són el TVPS-3 i el DTVP-2 en una mostra de escolars de tercer de primària. MÉTODE: Hem realitzat els test visuo-perceptius de figura-fons del TVPS-3 i el DTVP-2 a nens i nenes que van ser escollits a l’atzar mentre esperaven per realitzar-los un cribratge visual. Aquests nens provenen de quatre escoles diferents on tots cursaven tercer de primària (curs 2017-2018). Les proves és van realitzar en els mesos de març, abril i maig del 2018 i es van aconseguir avaluar un total de 93 nens. RESULTATS: La mitjana obtinguda en tots dos tests similar, en el cas del TVPS-3 és de 60% i en el DTVP-2 és de 61%. En el cas del TVPS-3 la desviació estàndard és major ( ± 33.5) que en el DTVP-2 ( ± 23.6) . CONCLUSIONS: Estadísticament no s’han trobat diferencies significatives entre la comparació dels resultats: dels dos tests, escoles i sexes. Però si podem determinar que degut a que la desviació estàndard és menor en el DTVP-2 que en el TVPS-3, en el primer test obtenim uns resultats menys dispersos i amb un interval de confiança més petit.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".