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Enregistrement W3164194451 · doi:10.31234/osf.io/5f8kw

Reading to bilingual preschoolers: An experimental study of two book formats

2020· preprint· en· W3164194451 sur OpenAlexaff
Melanie Brouillard, Daphnée Dubé, Krista Byers‐Heinlein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Task (project management)Computer scienceLinguisticsLearning to readWord (group theory)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reading stories to children provides opportunities for word learning. Bilingual children encounter new words in each of their languages during shared storybook reading, but the way in which they encounter them can vary. We compared learning from two types of bilingual book materials: typical single-language books (i.e., two copies of the same book, each in a different language), and bilingual books (i.e., one copy of the book, with text in both languages on each page). Five-year-old French-English bilinguals (n = 67) who were either proficient or second-language learners were randomly assigned to hear an original story from a balanced bilingual experimenter in one of the two book formats. Children’s learning of French and English labels for five novel objects embedded in the story was assessed via a pointing task. Children were successful at learning words in both languages, and performance was not affected by either book format nor by children's language proficiency. Children neither favoured nor avoided learning translation equivalents (i.e., cross-language synonyms) in either format. These results suggest that children are flexible word learners and that shared bilingual book reading — regardless of book format — is an effective way to teach bilingual children new words in two languages.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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