Profiles of Poor Decoders, Poor Comprehenders, and Typically Developing Readers in Adolescents Learning English as a Second Language
Notice bibliographique
Résumé
This study examined (a) the identification of various reading groups across languages in Chinese (L1) adolescents learning English as a second language (ESL), in terms of their word-reading and reading comprehension skills, (b) overlap in reading group membership across languages, and (c) the performance of the various reading groups on reading-related language comprehension measures in English. The participants were 246 eighth-grade students from an English-immersion program in a middle school in China. Latent profile analysis identified three reading groups in each language: (a) a typically developing reader group with average or above-average word-reading and reading comprehension, (b) a group with poor decoding/word-reading skills and weak reading comprehension, and (c) a group with poor reading comprehension in the absence of poor decoding/word reading. The overlap in profile characteristics across languages for typically developing readers and poor decoders was high (about 68% for typically developing readers and 54% for poor decoders), whereas the overlap for being poor comprehenders in each language was moderate (about 37%). Furthermore, poor decoders in either language performed more poorly than the typically developing and poor comprehender groups on word reading in the other language, while poor comprehenders in either language performed more poorly than the typically developing and poor decoder groups on reading comprehension in the other language. The comparison of the reading groups' performance on English reading-related language comprehension measures showed that poor comprehenders and poor decoders performed worse than typically developing readers. Implications for identification and instruction of ESL children with reading difficulties are discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».