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Enregistrement W1989477506 · doi:10.1598/rt.58.4.2

No Half Measures: Reading Instruction for Young Second‐Language Learners

2004· article· en· W1989477506 sur OpenAlexaff
Kimberly Lenters

Notice bibliographique

RevueThe Reading Teacher · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismReading (process)Dual languagePsychologyLiteracyLanguage proficiencyBilingual educationCognitionDiversity (politics)Second-language attritionMathematics educationTransfer of trainingPoint (geometry)LinguisticsDevelopmental psychologyPedagogyComprehension approachLanguage educationCognitive psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consideration of literacy practices that ensure success for young second‐language learners has become crucial for educators, given the growing linguistic diversity in an ever‐increasing number of regions, the limited resources of school systems, and the swirling public debate on bilingual education. This article explores principles regarding bilingualism and the young child as a means of untangling the occasionally conflicting interpretations found in the research. The picture that emerges from the discussion is that children experience important cognitive (in addition to affective) gains through bilingualism. These gains, however, are experienced only when both languages are developed to a point of proficiency so that transfer can take place between the two. It is this dual proficiency that we must keep in mind when we consider reading instruction for young second‐language learners. In general, the development of this proficiency dictates that throughout their primary school years, bilingual children should receive dual‐language instruction, with no half measures in either language. These specific findings also provide some guidelines for undertaking second‐language reading instruction with young children.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations56
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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