First‐grade latino students' english‐reading growth in all‐english classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Two main questions were addressed in this study: (1) How does first‐grade Latino English‐language learners’ growth in English instructional reading level and selected word‐level reading subprocesses (ability to read words in isolation, phonemic awareness, and phonics) compare to their monolingual native‐English‐speaking peers’ growth?; and (2) Does first‐grade Latino English‐language learners’ English reading growth (instructional reading level and selected word‐level reading subprocesses) vary according to their oral English language abilities? Participants were 47 students in two first‐grade classrooms—28 were Latino English‐language learners, and 19 were monolingual native‐English speakers. At each of two points in time—mid‐year and end‐of‐year—three reading measures were administered to all participants and an additional four oral‐English measures were administered to the Latino participants. To address the first research question, repeated measures analyses of variance were performed, first using Instructional Reading Level as the dependent variable, then with follow‐up analyses to examine growth in word‐level sub‐processes of reading. The second research question was addressed using repeated measures analyses of covariance. Main findings were that language status (Latino English learners versus monolingual native‐English speakers) was not related to Instructional Reading growth or growth in word‐level subprocesses of reading, and Overall English Oral Ability was not related to Instructional Reading Level growth, but was related to word‐level reading sub‐processes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».