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Enregistrement W3044078966 · doi:10.1017/s0142716420000284

The role of word reading and oral language skills in reading comprehension in Syrian refugee children

2020· article· en· W3044078966 sur OpenAlexaffabout
Redab Al‐Janaideh, Alexandra Gottardo, Sana Tibi, Johanne Paradis, Xi Chen

Notice bibliographique

RevueApplied Psycholinguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWilfrid Laurier UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePsychologyReading comprehensionReading (process)Semitic languagesLiteracyVocabularyComprehensionArabicNarrativeLinguisticsPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada has resettled more than 57,000 Syrian refugees since 2015 (Government of Canada, 2017). However, little is known about refugee children’s language and literacy development. The present study evaluated Syrian refugee children’s performance on language and literacy measures in English and Arabic, and examined whether the simple view of reading model is applicable in both of their languages. Participants consisted of 115 Syrian refugee children 6–13 years of age. They received a battery of language and literacy measures including word reading, vocabulary, oral narratives, and reading comprehension in both English and Arabic. Compared to the normative samples, refugee children performed poorly on English standardized measures. They also demonstrated difficulties in Arabic, as more than half of the children were not able to read in the language. Despite the relatively low performance, there was evidence to support the simple view of reading model in both languages. In addition, oral language skills played a larger role in English reading comprehension in the older group than the younger group. This age-group comparison was not carried out in Arabic due to reduced sample size. Theoretical and practical implications of the findings are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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