MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059689962 · doi:10.1111/j.1540-5826.2004.00106.x

Literacy Instruction, SES, and Word‐Reading Achievement in English‐Language Learners and Children with English as a First Language: A Longitudinal Study

2004· article· en· W2059689962 sur OpenAlexaff
Amedeo D’Angiulli, Linda S. Siegel, Stefania Maggi

Notice bibliographique

RevueLearning Disabilities Research and Practice · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusPsychologyReading (process)LiteracyDevelopmental psychologyLongitudinal studyLanguage developmentAcademic achievementMathematics educationLinguisticsPedagogyPopulationDemographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic gradients and growth‐mixture model trajectories of word‐reading achievement were examined from kindergarten to Grade 5 in all the children who entered kindergarten within a school district and started receiving literacy‐intensive instruction from that point on. In kindergarten, the relationship between socioeconomic status (SES) and word reading was significant in two of the three subgradients identified in English‐language learners (ELL), and in the only gradient identified in children with English as first language (L1). With more instruction, SES effects progressively disappeared and ELL and L1 gradients became identical. The trajectories showed that ELL and L1 children of middle‐SES level improved similarly as they progressed through Grade 5. However, at the lowest and highest end of the SES spectrum, the ELL children improved more than the L1 even though in kindergarten they were the most at risk for reading failure. The results suggest that the literacy‐intensive program may have reduced the negative influence of SES on word‐reading development.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,353 · 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'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

Citations122
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLearning Disabilities Research and PracticeMême sujetReading and Literacy DevelopmentTravaux en français237 207