Revisiting the simple view of reading
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reading component models such as the Simple View of Reading (SVR; Gough & Tunmer, 1986; Hoover & Gough, 1990) provide a concise framework for describing the processes and skills involved when readers comprehend texts. According to the Independent Review of the Teaching of Early Reading (Rose, 2006) strong evidence for the SVR comes from Factor Analysis of datasets on different measures of reading showing dissociation between decoding skills and comprehension. To the best of our knowledge, only two such published studies exist to date. Of these, only one of is in English and this explores children between the age of 7 and 10 years. AIMS: To explore the SVR in English-speaking children aged 4 and 6 using Factor Analysis. SAMPLES: 116 4-year-olds and 116 6-year-olds in the US; 103 6-year-olds in Canada. METHODS: All children were administered a battery of decoding and comprehension related measures. RESULTS: Factor Analysis of the diverse measures undertaken independently by two research teams in different countries demonstrated that listening comprehension and decoding measures loaded as distinct factors in both samples of young English-speaking children. CONCLUSIONS: The present findings provide important support for the generality and validity of the SVR framework as a model of reading.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».