A Longitudinal Study of Kindergarten Children At Risk for Reading Disabilities
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
Over the past decade, educators and researchers concerned about children with reading disabilities have called for widespread adoption of early identification tools and early effective programming. This call may be the result of, in part, what Stanovich calls "Matthew effects in reading." That is, when stakeholders delay identification and support for young children struggling to read, the variance of individual differences in reading will inevitably increase, creating a widening of the gap between strong and struggling readers. In this longitudinal study, reading achievement data from 382 children were collected as they progressed from kindergarten through Grade 3. In kindergarten, children were screened with a battery of phonological awareness measures. Percentile rank scores were collected, and children were identified as having poor, average, or strong phonological awareness. As children moved through Grades 1, 2, and 3, reading-based data were collected in the spring of each year. Results indicated that, in general, as children progressed from kindergarten to Grade 3, those in lower ranks of reading achievement were likely to remain in the lower ranks, and furthermore, at each progressing data collection point struggling readers fell further behind their grade-level reading peers. In other words, as each year passed the variance between strong and struggling readers increased significantly. The authors hypothesized that this finding is consistent with the "Matthew effect"-the rich were getting richer while the poor were getting poorer.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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