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Enregistrement W3048532954 · doi:10.1017/s014271642000034x

Word reading in English and Arabic in children who are Syrian refugees

2020· article· en· W3048532954 sur OpenAlexaff
Alexandra Gottardo, Norah Amin, Asma Amin, Redab Al‐Janaideh, Xi Chen, Johanne Paradis

Notice bibliographique

RevueApplied Psycholinguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPhonological awarenessReading (process)LinguisticsReading comprehensionSemitic languagesWord recognitionArabicLearning to readPhonologyComprehensionFirst languageMetalinguisticsVocabulary development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Word reading is a fundamental skill in reading and one of the building blocks of reading comprehension. Theories have posited that for second language (L2) learners, word reading skills are related if the children have sufficient experience in the L2 and are literate in the first language (L1). The L1 and L2 reading, phonological awareness skills, and morphological awareness skills of Syrian refugee children who speak Arabic and English were measured. These children were recent immigrants with limited L2 skills and varying levels of L1 education that was often not commensurate with their ages. Within- and across-language skills were examined in 96 children, ages 6 to 13 years. Results showed that phonological awareness and morphological awareness were strong within-language variables related to reading. Additionally, Arabic phonological awareness and morphological processing were strongly related to English word reading. Commonality analyses for variables within constructs (e.g., phonological awareness, morphological awareness) but across languages (Arabic and English) in relation to English word reading showed that in addition to unique variance contributed by the variables, there was a high degree of overlapping variance.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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