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Enregistrement W3159415954 · doi:10.1007/s11145-021-10145-6

Examining the contribution of RAN components to reading fluency, reading comprehension, and spelling in German

2021· article· en· W3159415954 sur OpenAlexaff
Sina Simone Huschka, George K. Georgiou, Janin Brandenburg, Jan-Henning Ehm, Marcus Hasselhorn

Notice bibliographique

RevueReading and Writing · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGoethe-Universität Frankfurt am MainBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésRapid automatized namingFluencySpellingPsychologyReading comprehensionReading (process)Phonemic awarenessPhonological awarenessOrthographyGermanCognitive psychologyComprehensionLiteracyCognitionDevelopmental psychologyLinguisticsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examined the contribution of rapid automatized naming (RAN) components (articulation time, pause time, and pause time consistency) to reading fluency, reading comprehension, and spelling in a sample of 257 German children (139 boys, 118 girls; M age = 5.60 years, SD = 0.31) followed from kindergarten to Grade 1. In kindergarten, children were assessed on measures of RAN (colors and objects), phonological awareness, letter-sound knowledge, phonological short-term memory, and paired-associate learning. Reading fluency, reading comprehension, and spelling were assessed at the end of Grade 1. Hierarchical regression analyses revealed that pause time and pause time consistency continued to predict reading fluency, but not reading comprehension or spelling, after controlling for the effects of the other cognitive skills assessed in kindergarten. Articulation time did not add to the prediction of any literacy skills. These findings support previous research suggesting that, during the early phases of learning to read, pause time holds the key in the relation between RAN and reading fluency.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,284 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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