How Do Profoundly Deaf Children Learn to Read?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reading requires two related, but separable, capabilities: (1) familiarity with a language, and (2) understanding the mapping between that language and the printed word (Chamberlain & Mayberry, 2000; Hoover & Gough, 1990). Children who are profoundly deaf are disadvantaged on both counts. Not surprisingly, then, reading is difficult for profoundly deaf children. But some deaf children do manage to read fluently. How? Are they simply the smartest of the crop, or do they have some strategy, or circumstance, that facilitates linking the written code with language? A priori one might guess that knowing American Sign Language (ASL) would interfere with learning to read English simply because ASL does not map in any systematic way onto English. However, recent research has suggested that individuals with good signing skills are not worse, and may even be better, readers than individuals with poor signing skills (Chamberlain & Mayberry, 2000). Thus, knowing a language (even if it is not the language captured in print) appears to facilitate learning to read. Nonetheless, skill in signing does not guarantee skill in reading—reading must be taught. The next frontier for reading research in deaf education is to understand how deaf readers map their knowledge of sign language onto print, and how instruction can best be used to turn signers into readers.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle