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Enregistrement W2021757399 · doi:10.1111/j.1469-7610.2005.01436.x

Phoneme manipulation not onset‐rime manipulation ability is a unique predictor of early reading

2005· article· en· W2021757399 sur OpenAlexaff
Robert Savage, Sue Carless

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHard rimePhonological awarenessPsychologyReading (process)RhymePhonemic awarenessBaseline (sea)Developmental psychologyPhonologyComprehensionLongitudinal studyAudiologyLiteracyReading comprehensionPsycholinguisticsAssociation (psychology)Cognitive psychologyCognitionLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Phonological awareness is known to be an excellent predictor of later reading acquisition. It remains unclear, however, whether phoneme manipulation alone best explains this association or whether an additional direct contribution of onset-rime awareness is predictive. This issue is explored here. METHOD: A longitudinal study is reported predicting national test and teacher-assessed performance of 351 children aged 7 from phonological awareness measures, pupil baseline attainment and background measures at age 5. RESULTS: Explicit phoneme manipulation skills at age 5 correlated most strongly with literacy skills at age 5. Phoneme manipulation at age 5 predicted all four reading measures taken at age 7 after pupil background, baseline data and onset-rime awareness were controlled in regression analyses. Onset-rime manipulation did not predict reading at 7 in parallel analyses. After controlling for initial reading at age 5, phoneme manipulation still predicted reading comprehension, and teacher-assessed reading and writing at age 7. CONCLUSIONS: Results support the existence of a route from phoneme manipulation, but not an additional direct route from explicit onset-rime manipulation at 5, to reading at 7. Practically, findings show that professionals can augment baseline and pupil background data with phoneme manipulation screening in the early identification of learning needs.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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