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Enregistrement W2791970262 · doi:10.15448/1984-4301.2017.2.26427

A leitura de palavras no bilinguismo sob o viés do modelo de dupla-rota: uma revisão sistemática

2018· article· pt· W2791970262 sur OpenAlexaff
Ellen Cristina Gerner Siqueira, Lilian Cristine Hübner, Maximiliano A. Wilson

Notice bibliographique

RevueLetrônica · 2018
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Education Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesPhysicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A leitura envolve múltiplos processos interdependentes e, segundo o modelo de dupla rota, tal habilidade se dá basicamente por duas vias, a fonológica e a lexical. Ler na língua materna (L1) requer um aprendizado sistemático e é um grande desafio justamente por conta dos múltiplos processos envolvidos. Ao aprender uma segunda língua (L2), novos elementos (fonológicos, lexicais e ortográficos) são introduzidos na leitura, exigindo novas habilidades do falante. Esta revisão sistemática tem como objetivo identificar as rotas de leitura preferencialmente utilizadas por indivíduos bilíngues, na L1 e na L2, e as variáveis que influenciam sua utilização. Para isso, foram selecionados artigos científicos publicados nos últimos 10 anos em diferentes bases de dados, incluindo estudos de neuroimagem. Após a pesquisa foi possível verificar que, assim como em sujeitos monolíngues, são múltiplos os fatores que influenciam a estratégia de leitura utilizada por sujeitos bilíngues, sendo a transparência ortográfica da língua e a proficiência do leitor os principais elementos. Compreender os fatores que influenciam a habilidade leitora de sujeitos bilíngues é importante para o desenvolvimento de novas estratégias que facilitem tanto o ensino como a aprendizagem de língua adicional, bem como auxiliar na recuperação de línguas de um bi/multilíngue.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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