MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977396365 · doi:10.1353/cml.2004.0004

Early Identification of At-Risk L2 Readers

2004· article· fr· W1977396365 sur OpenAlexaffvenue
Sharon J. MacCoubrey, Lesly Wade‐Woolley, Don A. Klinger, John R. Kirby

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2004
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Isolation (microbiology)Phonological awarenessPsychologyLinguisticsLinear discriminant analysisComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined which measures best identify English-speaking French immersion (FI) students at risk of future reading difficulties in French and English. Using reading scores taken in both languages at the end of Grade 1 and beginning of Grade 2, typical and poor reader groups were identified. Measures taken at the beginning of Grade 1 in tasks evaluating phonological abilities in English were used to determine group membership. Predictive discriminant analysis showed that performance on phoneme blending and sound isolation tasks identified poor and typical readers in English, while phoneme blending, sound isolation, and Rapid Naming identified poor and typical readers in French. These results can be used to identify new cases for the purpose of early reading interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations43
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantesMême sujetReading and Literacy DevelopmentTravaux en français237 207