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Enregistrement W1868826336 · doi:10.1177/1053815115598842

Effects of an Animated Book Reading Intervention on Emergent Literacy Skill Development

2015· article· en· W1868826336 sur OpenAlexaff
Erin Schryer, Elizabeth Sloat, Nicole Letourneau

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Intervention · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Shared readingLiteracyPsychologyRhymeVocabularyIntervention (counseling)Phonological awarenessVocabulary developmentEmergent literacyMathematics educationPhonemic awarenessDevelopmental psychologyPedagogyTeaching methodLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early language and reading experiences are known to predict later reading success. Interactive shared reading activities particularly benefit children’s emergent literacy development. Converging research has begun to show that certain educational television programs can significantly influence early literacy skill acquisition. There is a need, however, to combine interactive shared reading with the educational television production techniques known to purposefully facilitate emergent literacy. This research begins to address that need by pilot testing a research-based animated book reading intervention developed specifically to promote the vocabulary, alphabet knowledge, print concept, and rhyme knowledge of preschoolers in child care between the ages of 3 and 5 years. Employing a quasi-experimental pre- and posttest research design, results indicate that children in the experimental group made greater gains on standardized emergent literacy measures compared with children in a control group. Early findings suggest that the animated book reading intervention may be a feasible and effective way for child care educators to teach early reading skills.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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