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Enregistrement W2034354210 · doi:10.1080/02568543.2013.823898

Meaning Construction in Early Oral Reading

2013· article· en· W2034354210 sur OpenAlexaff
Paul David Léger, Catherine Ann Cameron

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Childhood Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscue analysisReading (process)Meaning (existential)PsychologyMeaning-makingLiteracyLinguisticsReading comprehensionComprehensionDevelopmental psychologyCognitive psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors’ interest in the associations between beginners’ reading and writing performance led them to devise an index of children's meaning construction in reading by increasing the specificity of the Reading Miscue Inventory meaning change index to include finer discriminations between superficial and meaning disruptive miscues potentially reflective of beginners’ writing errors. Additionally, the authors inserted textual disruptions in a story to examine the children's meaning making under formative textual challenges frequently encountered in emergent literacy engagements. Fifty-one 2nd-grade students participating in a longitudinal early literacy project read a story, the last quarter of which contained meaning disruptions. Participants’ adaptations of these latter disruptions were compared with their meaning change miscue scores based on their nondisrupted reading performance. Adaptation scores were related to meaning change scores, suggesting that skill in adaptation to disruptions also reflects meaning construction processes, opening a door for manipulating textual discrepancies in order to document formatively, and thus find avenues for ameliorating, specific reading/writing difficulties.

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)0,003
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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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