Investigating Linguistically Diverse Adolescents’ Literacy Trajectories Using Latent Transition Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined the literacy profiles of students from diverse home‐language backgrounds and tracked those profiles from grade 6 to grade 10. The authors also investigated the predictive relations of students’ immigration background, gender, and participation in two instructional programs. The results from latent class and latent transition analyses suggest that grade 6 literacy profiles are strong predictors of literacy profiles in grade 10. Students from diverse home‐language backgrounds and those who had immigrated to Canada tended to have strong literacy profiles and positive trajectories. The analyses also indicate that students who used very little or no English at home, even those who had a strong literacy skill profile in grade 6, may benefit from additional literacy support in high school. In terms of instructional programming variables, participation in an English as a Second Language program was associated with little change in students’ literacy profiles over time, and career‐oriented streaming showed a strong negative impact on literacy skill development. In terms of language‐in‐education policy and practice, the findings support the idea that, generally speaking, students from multilingual home‐language environments retain strong literacy profiles between elementary and high school. The findings also emphasize the importance of quality instructional programming.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle