From Individual Word Recognition to Word List and Text Reading Fluency
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine (a) the developing interrelations between the efficiency of reading individually presented words (i.e., isolated word recognition speed) and the efficiency of reading multiword sequences (i.e., word list and text reading fluency), (b) whether serial digit naming, indexing the ability to process multi-item sequences, accounts for variance in word list and text reading fluency beyond isolated word recognition speed, and (c) if these patterns of relations/effects differ between two alphabetic languages varying in orthographic consistency (English and Greek). In total, 710 Greek- and English-speaking children from Grades 1, 3, and 5 completed a serial digit naming task and a set of reading tasks, including unconnected words presented individually, unconnected words presented in lists, and sentences forming a meaningful passage. Our results showed that the relation between isolated word recognition speed and both word list and text reading fluency gradually decreased across grades, irrespective of contextual processing requirements. Moreover, serial digit naming uniquely predicted both word-list and text reading fluency in Grades 3 and 5, beyond isolated word recognition speed. The same pattern of results was observed across languages. These findings challenge the notion that individual word recognition and reading fluency differ only in text-level processing requirements. Instead, an additional component of processing multi-item sequences appears to emerge by Grade 3, after a basic level of both accuracy and speed in word recognition has been achieved, offering a potential mechanism underlying the transition from dealing with words one at a time to efficient processing of word sequences.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».