Learning to read and spell in Persian: A cross-sectional study from Grades 1 to 4.
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the reading and spelling development of 140 Persian children attending Grades 1-4 in Iran. Persian has very consistent letter-sound correspondences, but it varies in transparency because 3 of its 6 vowel phonemes are not marked with letters. Persian also varies in spelling consistency because 6 phonemes have more than one orthographic representation. We tested whether lexicality effects-an advantage of words over nonwords-would be affected be reading transparency and spelling consistency. We found that children became more efficient readers and spellers across grades, with the greatest growth occurring between Grades 1 and 2. For reading, lexicality effects were present with transparent words starting in Grade 2, but lexicality effects with opaque words were not yet present in Grade 4. As expected, the size of transparency effects for reading decreased across grades. For spelling, however, there was no lexicality effect for either consistent or inconsistent words. Moreover, consistency effects were large and did not decrease systematically across grades. Most interesting from a developmental perspective was the finding that both reading transparency and spelling polygraphy affected reading as well as spelling in Grades 1 and 2, but the word characteristics had differential effects as a function of literacy task in Grades 3 and 4. This pattern highlights the vulnerability of children's representations and processes during the early phases of acquisition as well as the rapidity with which representations and processes become specialized as a function of the literacy task at hand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».