Reading comprehension and its underlying components in second-language learners: A meta-analysis of studies comparing first- and second-language learners.
Notice bibliographique
Résumé
We report a systematic meta-analytic review of studies comparing reading comprehension and its underlying components (language comprehension, decoding, and phonological awareness) in first- and second-language learners. The review included 82 studies, and 576 effect sizes were calculated for reading comprehension and underlying components. Key findings were that, compared to first-language learners, second-language learners display a medium-sized deficit in reading comprehension (pooled effect size d = -0.62), a large deficit in language comprehension (pooled effect size d = -1.12), but only small differences in phonological awareness (pooled effect size d = -0.08) and decoding (pooled effect size d = -0.12). A moderator analysis showed that characteristics related to the type of reading comprehension test reliably explained the variation in the differences in reading comprehension between first- and second-language learners. For language comprehension, studies of samples from low socioeconomic backgrounds and samples where only the first language was used at home generated the largest group differences in favor of first-language learners. Test characteristics and study origin reliably contributed to the variations between the studies of language comprehension. For decoding, Canadian studies showed group differences in favor of second-language learners, whereas the opposite was the case for U.S. studies. Regarding implications, unless specific decoding problems are detected, interventions that aim to ameliorate reading comprehension problems among second-language learners should focus on language comprehension 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 | 0,018 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».