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Enregistrement W2519943145 · doi:10.1037/dev0000179

Invented spelling in kindergarten as a predictor of reading and spelling in Grade 1: A new pathway to literacy, or just the same road, less known?

2016· article· en· W2519943145 sur OpenAlexaff
Gene P. Ouellette, Monique Sénéchal

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensCarleton UniversityMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpellingPhonological awarenessPsychologyReading (process)LiteracyPhonemic awarenessVocabularyLinguisticsPsycholinguisticsPsycINFODevelopmental psychologyCognitive psychologyCognitionPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we evaluated whether the sophistication of children's invented spellings in kindergarten was predictive of subsequent reading and spelling in Grade 1, while also considering the influence of well-known precursors. Children in their first year of schooling (mean age = 66 months; N = 171) were assessed on measures of oral vocabulary, alphabetic knowledge, phonological awareness, word reading and invented spelling; approximately 1 year later they were assessed on multiple measures of reading and spelling. Path modeling was pursued to evaluate a hypothesized unique, causal role of invented spelling in subsequent literacy outcomes. Results supported a model in which invented spelling contributed directly to concurrent reading along with alphabetic knowledge and phonological awareness. Longitudinally, invented spelling influenced subsequent reading, along with alphabetic knowledge while mediating the connection between phonological awareness and early reading. Invented spelling also influenced subsequent conventional spelling along with phonological awareness, while mediating the influence of alphabetic knowledge. Invented spelling thus adds explanatory variance to literacy outcomes not entirely captured by well-studied code and language-related skills. (PsycINFO Database Record

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)0,006
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations112
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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