Introduction
Notice bibliographique
Résumé
This volume synthesizes research on the relationships among oral language, literacy, and academic achievement for English language learners (ELLs) in the United States, from pre-Kindergarten through Grade 12. It explores how these findings have been applied in school and classroom settings and recommends areas of focus for future studies in order to improve education for these students. Why is it important to assess what we know about the education of ELLs? The most basic reason, of course, is that we seek to provide, for ALL students, a high quality education that takes into account their individual strengths and needs. The level of academic achievement for students with limited proficiency in English in the United States has lagged significantly behind that of native English speakers. One congressionally mandated study reported that ELLs receive lower grades, are judged by their teachers to have lower academic abilities, and score below their classmates on standardized tests of reading and mathematics (Moss and Puma, 1995). According to a compilation of reports from forty-one state education agencies, only 18.7 percent of students classified as limited English proficient (LEP) met the state norm for reading in English (Kindler, 2002). Furthermore, students from language minority backgrounds have higher dropout rates and are more frequently placed in lower ability groups and academic tracks than language majority students (Bennici and Strang, 1995; President's Advisory Commission on Educational Excellence for Hispanic Americans, 2003; Ruiz-de-Velasco and Fix, 2000). These educational facts intersect with the demographic facts to strengthen the rationale for this research synthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,491 | 0,376 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».