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ABSTRACT

Latent Dirichlet allocation (LDA) topic models are increasingly being used in communication research. Yet, questions regarding reliability and validity of the approach have received little attention thus far. In applying LDA to textual data, researchers need to tackle at least four major challenges that affect these criteria: (a) appropriate pre-processing of the text collection; (b) adequate selection of model parameters, including the number of topics to be generated; (c) evaluation of the model’s reliability; and (d) the process of validly interpreting the resulting topics. We review the research literature dealing with these questions and propose a methodology that approaches these challenges. Our overall goal is to make LDA topic modeling more accessible to communication researchers and to ensure compliance with disciplinary standards. Consequently, we develop a brief hands-on user guide for applying LDA topic modeling. We demonstrate the value of our approach with empirical data from an ongoing research project.  相似文献   
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Although science has received much attention as a political and educational initiative, students with learning disabilities (LD) perform significantly lower than their nondisabled peers. This meta‐analysis evaluates the effectiveness of instructional strategies in science for students with LD. Twelve studies were examined, summarized, and grouped according to the type of strategy implemented. Effect sizes (ES) were calculated for each study. Across all studies, a mean ES of .78 was obtained, indicating a moderate positive effect on students with LD science achievement. Findings also align with past reviews of inquiry‐based instruction for students with special needs, indicating that students with LD need structure within an inquiry science approach in order to be successful. Additionally, results suggest that mnemonic instruction is highly effective at increasing learning disabled students' acquisition and retention of science facts.  相似文献   
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