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Enregistrement W2461562727 · doi:10.1111/1467-9817.12077

Double dissociations in reading comprehension difficulties among Chinese–English bilinguals and their association with tone awareness

2016· article· en· W2461562727 sur OpenAlexafffund
William Choi, Shelley Xiuli Tong, S. Hélène Deacon

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Reading · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKillam TrustsDalhousie University
Mots-clésPsychologyMetalinguisticsReading comprehensionPhonological awarenessLinguisticsMandarin ChineseVocabularyLexical decision taskCognitive psychologyReading (process)CognitionVocabulary developmentLiteracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor comprehenders have reading comprehension difficulties but normal word recognition ability. Here, we report the first study, which investigated (i) the dissociation and (ii) the prevalence of L1–L2 reading comprehension difficulties, and (iii) the levels of key metalinguistic skills in poor comprehenders among Chinese‐English bilingual children. From a sample of 124 Chinese–English second graders, we identified 18 poor comprehenders (six Chinese, six English, and six in both Chinese and English). We matched these with six average comprehenders of comparable age and word reading abilities. Multivariate analysis of covariance and univariateFtests revealed that poor Chinese comprehenders and poor English comprehenders had significantly lower levels of Chinese lexical tone awareness than average readers even after controlling for nonverbal intelligence. No significant differences emerged on scores for segmental phonological awareness and vocabulary knowledge, either in Chinese and English or on English lexical stress sensitivity. These findings were discussed in relation to the universal view of reading, cross language prosodic transfer and the simple view of reading.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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