What is the best way to characterise the contributions of oral language to reading comprehension: listening comprehension or individual oral language skills?
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
Educators and researchers agree that oral language is fundamental to students' reading acquisition. It is not clear how best to conceptualise oral language within models of reading – as one's overall understanding of spoken language, or as individual skills, each with unique contributions to children's reading comprehension. In our longitudinal study of children in Grades 2 and 3, we examined the unique contributions of three oral language skills – vocabulary, syntactic awareness, and morphological awareness – to gains in reading comprehension assessed later that academic year ( N = 116) and in the spring of the following academic year ( N = 87). In our most conservative analyses, we controlled for children's listening comprehension in addition to prior reading achievement. Each language skill predicted variance in later reading comprehension beyond that accounted for by initial word reading and reading comprehension. In analyses with listening comprehension also controlled, each of syntactic awareness and morphological awareness retained their predictive power. Morphological awareness emerged as the most robust predictor and was associated with greater increases in reading comprehension for students in third versus second grade. Results support theoretical models that identify and differentiate contributions from individual oral language skills to reading comprehension. Our findings suggest that increasing each of these oral language skills within the elementary classroom may lead to advances in children's reading comprehension.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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