Mothers’ Measured Reading and Their Preschool Children’s Language and Reading Proficiency
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
This study investigated 1) whether mothers' measured reading has predictive power for their preschool children's language and reading over and above SES predictors, and 2) whether mothers' measured reading can help to compensate for negative influences on children's language and reading that arise from SES factors such as speaking a minority language and belonging to some ethnic minorities. One hundred fifty-eight children (aged 3-5 years) and 156 mothers of low income and low educational background from a large city in Western Canada participated. Mothers were interviewed regarding demographic information and their reading was measured. Children were administered language and reading tests. The findings support the conclusion that mothers' measured reading predicts their children's language and reading prior to schooling, (b = .63, p .05, on TERA-2; b = 4.04, p .001, on PPVT-III; coefficients are unstandardized) and that mothers' education and mothers' reading proficiency do not serve as proxies for each other. Our results not only confirm the predictive power of mothers' education on their children's language and reading already shown in the literature, but also provide evidence of the predictive power of mothers' measured reading level over and above their education level. Our results also point to the crucial importance of finishing high school with commensurate reading attainment. Benefits from high school completion accrue not only to the adults but also to their children. Intervention programs must shift focus to improvements to mothers' reading as their primary goal in addition to their children's language and reading.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle