Orthographic and phonological processing skills in reading and spelling in Persian/English bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
The concurrent development of reading and spelling in English and Persian were examined in a sample of bilingual children. The objective was to compare how phonological and orthographic processing skills contribute to reading and spelling for two alphabetic languages that differ drastically. English orthography is characterised by both polyphony (i.e., a grapheme representing more than one phoneme) and polygraphy (i.e., a phoneme represented by more than one grapheme) which results in a complex script to read and write. In contrast, vowelised-Persian orthography is characterised by polygraphy only, which results in a simple script to read but more complex to write. Fifty-five Iranian children in grades 2 and 3, who had lived in English-speaking Canada for an average of 4 years, were tested on word reading and spelling in English and Persian. We found that the predictors of reading performance were similar across languages: Phonological and orthographic processing skills each predicted unique variance in word reading in English and in Persian once we had controlled for grade level, vocabulary, and reading experience. As expected, the predictors of spelling performance differed across language: Spelling in English was predicted similarly by phonological and orthographic processing skills, whereas spelling in Persian was predicted by orthographic processing skills only. It is possible that the nature of the Persian orthography encourages children to adopt different strategies when reading and spelling words. Spelling Persian words might be particularly conducive to using an analytic strategy which, in turn, promotes the development of and reliance on orthographic skills.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».