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Enregistrement W3107732222 · doi:10.22215/etd/2018-12922

Morphological Word Families and Learning to Spell

2018· dissertation· en· W3107732222 sur OpenAlexaff
Josee Taylor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpellingSpellWord (group theory)LinguisticsPsychologyDiversity (politics)Lexical diversityInflectionOrthographic projectionOrthographyCognitive psychologyComputer scienceReading (process)Artificial intelligenceVocabularySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has demonstrated the facilitative effect of morphological word families on the development of orthographic representations and children's spelling accuracy.Specifically, related words that pronounce silent-letter endings increase the accuracy of children's attempts at spelling these particularly challenging French words.The current study intended to replicate and extend these findings in large-scale analyses assessing spelling accuracy by word for a large corpus of French words spelled by 40 children in Grades 1 through 5.Results supported the word family hypothesis in demonstrating the facilitative effect of morphological word families for all children.The derivative diversity hypothesis extended research on adult orthographic representations in finding that the diversity of derivatives was the stronger predictor of spelling across grades.Finally, the feminine form hypothesis was generally supported in that the feminine inflection was related to spelling only in Grade 1, however, this was only after controlling for the diversity of derivatives.iii Acknowledgments In the last year, I often felt frustrated and discouraged, eager for the end yet fearful of the changes that will ensue.Now that I am here I feel proud of my accomplishments, confident in my ability to face the challenges to come, and gratitude towards those who have helped me along the way.First and foremost, I thank Dr. Monique Sénéchal.Not only for your constant support and confidence in my ability to finish this project, but also for the multitude of opportunities you have provided over the years.Thank you for your patience and for helping me balance school with home.I thank my husband, David Taylor, for his support over our 10 years together; I would not be here without you.To my children, thank you for all your help at home and for your independence.I could not have done this without the constant support from my family, especially my parents and in-laws.A special thank you to Maxime Gingras, not only for your help with Silex and your linguistic expertise, but mostly for your dedication to perfection, unending kindness, and patience in helping me understand.I also want to thank the members of the CLLR lab that I have known over the years, your friendships have made this time enjoyable and I have always valued your help.Finally, thank you to my committee members for your time and the insightful feedback, and to all the Carleton faculty and staff who have helped me along the way.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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