Cognitive, linguistic and print-related predictors of preschool children’s word spelling and name writing
Notice bibliographique
Résumé
Preschool children begin to represent spoken language in print long before receiving formal instruction in spelling and writing. The current study sought to identify the component skills that contribute to preschool children’s ability to begin to spell words and write their name. Ninety-five preschool children (mean age = 57 months) completed a battery of cognitive, linguistic, as well as print-related measures, including spelling/writing tasks (i.e. letters, words and name). All writing samples were scored using scoring matrices and inter-rater reliability was 90% and above. Hierarchical linear regression was conducted for word spelling, indicating that after controlling for age and IQ, the model of best fit included expressive vocabulary, working memory, blending, letter naming and letter writing ability. Logistic regression was conducted for name writing, indicating that the model that included age, expressive vocabulary, letter naming and letter writing identified preschool children who wrote their name conventionally and those who could not. Letter writing explained unique variance in both word spelling and name writing, and phonological awareness explained unique variance in word spelling only. These findings suggest that different processes underlie word spelling and name writing, supporting the consideration of a dual-route model of children’s early spelling and writing ability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».