Variability in ESL Outcomes: The Influence of Age on Arrival and Length of Residence on Achievement in High School
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article integrates findings from earlier research (Roessingh and Kover, 2003; Roessingh, Kover, and Watt, 2005) linking distinct patterns of achievement for diverse age-on-arrival (AOA) cohorts of ESL learners on the grade 12 Alberta English language arts (ELA) examination to their vocabulary and reading comprehension scores on a standardized measure over time. Recasting the data and conducting simple statistical procedures can offer further insights into the features of cognitive academic language proficiency (CALP): the relationship between vocabulary development and academic performance. I consider ESL program effects and the connection between age on arrival, vocabulary size, and achievement outcomes as reflected on the ELA examination. I compare the ESL students' scores with those of a random sample of their native-speaking (NS) academic counterparts to note patterns among the various cohorts of learners. The results suggest that measures of language proficiency (e.g., vocabulary) can be used to gain direct insights into students' academic achievement. This work has important implications for the development of theoretical growth models that would establish language-learning trajectories of good ESL progress for varied AOA and lengths of residence (LOR) fitted against a NS trajectory.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,000 |
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.
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 découle