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Enregistrement W2763056196 · doi:10.3389/fpsyg.2017.01793

The Longitudinal Contribution of Early Morphological Awareness Skills to Reading Fluency and Comprehension in Greek

2017· article· en· W2763056196 sur OpenAlexaff
George Manolitsis, Ioannis Grigorakis, George K. Georgiou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyPsychologyPhonological awarenessReading comprehensionVocabularyReading (process)Rapid automatized namingComprehensionVerbal fluency testCognitionOrthographyWord recognitionCognitive psychologyLinguisticsDevelopmental psychologyNeuropsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this longitudinal study was to examine the role of three morphological awareness (MA) skills (inflection, derivation, and compounding) in word reading fluency and reading comprehension in a relatively transparent orthography (Greek). Two hundred and fifteen (104 girls; mean age = 67.40 months, at kindergarten) Greek children were followed from kindergarten (K) to grade 2 (G2). In K and grade 1 (G1), they were tested on measures of MA (two inflectional, two derivational, and three compounding), letter knowledge, phonological awareness, rapid automatized naming, and general cognitive ability (vocabulary and nonverbal IQ). At the end of G1 and G2, they were also tested on word reading fluency and reading comprehension. The results of hierarchical regression analyses showed that the inflectional and derivational aspects of MA in K as well as all aspects of MA in G1 accounted for 2% to 5 % of unique variance in reading comprehension. None of the morphological awareness skills predicted word reading fluency, after controlling for the effects of vocabulary and rapid automatized naming. These findings suggest that the MA skills, even when assessed as early as in kindergarten, play a significant role in reading comprehension development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations72
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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