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Enregistrement W2788722687 · doi:10.1080/10888438.2018.1435663

Examining an Extended Home Literacy Model: The Mediating Roles of Emergent Literacy Skills and Reading Fluency

2018· article· en· W2788722687 sur OpenAlexafffundabout
Tomohiro Inoue, George K. Georgiou, Rauno Parrila, John R. Kirby

Notice bibliographique

RevueScientific Studies of Reading · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFluencyPhonological awarenessReading (process)LiteracyReading comprehensionVocabularyPsychologyComprehensionFamily literacyEmergent literacyLearning to readPhonemic awarenessVocabulary developmentShared readingDevelopmental psychologyComputer scienceMathematics educationTeaching methodLinguisticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the developmental relationships between home literacy environment (parent teaching, shared book reading) and emergent literacy skills (phonological awareness, letter knowledge, vocabulary, rapid naming speed) in kindergarten, reading accuracy and fluency in Grade 1, and reading comprehension in Grades 2 and 3 in a sample of Canadian children learning to read English (N = 214). Results from a latent variable model showed that parent teaching predicted letter knowledge and phonological awareness, and shared book reading predicted vocabulary and rapid naming speed after controlling for family socioeconomic status. Moreover, both parent teaching and shared book reading contributed indirectly to reading accuracy and fluency in Grade 1, which then mediated the effects of home literacy environment on reading comprehension in Grades 2 and 3. The results suggest that the effects of home literacy environment on later reading development are distributed via more pathways than previously thought.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations144
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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