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Enregistrement W3043211377 · doi:10.1111/1467-9817.12317

Predicting the early growth of word and nonword reading fluency in a consistent syllabic orthography

2020· article· en· W3043211377 sur OpenAlexaff
Tomohiro Inoue, George K. Georgiou, Naoko Muroya, Miyuki Hosokawa, Hisao Maekawa, Rauno Parrila

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Reading · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood DevelopmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésPsychologySyllabic verseFluencyOrthographyPhonological awarenessReading (process)Rapid automatized namingVocabularyPhonemic awarenessVerbal fluency testCognitionPhonologyLinguisticsCognitive psychologyNeuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The present study aimed to examine the early growth of word and nonword reading fluency and their cognitive predictors in a consistent syllabic orthography (Japanese Hiragana ). Method One hundred sixty‐nine Grade 1 Japanese children ( M age = 80.12 months, SD = 3.62) were followed until the middle of Grade 2 and assessed four times on word and nonword reading fluency in Hiragana . Nonverbal IQ, vocabulary, phonological awareness, rapid automatized naming, phonological memory and morphological awareness were also assessed at the beginning of Grade 1. Results Growth curve analysis showed that growth was faster in word reading than in nonword reading and the lexicality effect increased over time. Rapid automatized naming, phonological memory and morphological awareness were associated with the initial status and rate of growth in word and nonword reading. Furthermore, the initial status and the growth rates were highly correlated between word and nonword reading, even when the effects of the cognitive skills were controlled. Conclusions These findings suggest that, despite the remarkable differences in the growth trajectories of word and nonword reading fluency, they share at least a part of their underlying processes and develop closely in tandem during this period.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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