Vocabulary profiles and reading comprehension in young bilingual children
Notice bibliographique
Résumé
Strong vocabulary knowledge is important for success in reading comprehension for English language learners (ELLs). The interplay between first (L1) and second language (L2) vocabulary knowledge in L2 English reading comprehension was examined to determine whether ELLs, whose command of L1 and L2 vocabulary varied across languages, differed in English reading comprehension in grades 2 and 4. ELLs (n = 105) were assigned to a bilingual profile group based on their L1 and L2 vocabulary knowledge and in relation to the sample: L1 dominant (strong L1), L2 dominant (strong L2), high balanced (strong in both), or low balanced (compromised in both). Relationships among L1 and L2 (English) vocabulary, nonverbal cognitive ability, word reading, and reading comprehension in English were examined. Results indicated that reading comprehension was related to bilingual profile, and that a three group model better characterized the sample when compared to the four group model that was initially hypothesized. L1 vocabulary was not uniquely predictive of L2 (English) reading comprehension. L2 vocabulary aligned betterwith reading comprehension concurrently in grade 2, and longitudinally in grade 4. In support of a common underlying cognitive processes perspective, individual differences in learning vocabulary may be a proxy forgeneral language learning ability, which supports reading comprehension.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».