Different Measures of Print Exposure Predict Different Aspects of Vocabulary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The authors examined whether different measures of print exposure assess the same underlying concept and how these different measures relate to vocabulary breadth and depth. One hundred forty‐seven students attending the third year of kindergarten in Jining, China, were assessed on nonverbal IQ, vocabulary breadth and depth, and their knowledge of book titles. Parents also participated in the study by filling out a questionnaire on the frequency of shared book reading and the number of children's books at home, recording their daily parent–child reading activities (diary), and completing the children's title and author recognition checklists. Results of exploratory factor analysis indicated that the measures of print exposure were loading on three interrelated factors. The items measuring the frequency of shared book reading at home along with diary formed one factor, the children's title recognition checklist and number of children's books at home formed a second factor, and children's knowledge of book titles formed a third factor. In addition, the results of hierarchical regression analyses indicated that whereas all factors accounted for unique variance (3–6%) in vocabulary breadth, only children's knowledge of book titles predicted vocabulary depth, after controlling for children's age, parents’ education and income, and children's nonverbal IQ. Taken together, these findings suggest that different measures of print exposure may capture different aspects of print exposure and that these aspects may exert a different role in vocabulary breadth and depth.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».