INTERNATIONAL REPORTS ON LITERACY RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
Research correspondent Linda M. Phillips, in collaboration with Christian Beaulieu, reports on the Canadian Language and Literacy Research Network (CLLRNet).The CLLRNet is a member of the Networks of Centres of Excellence and is funded by the Canadian Government in the Medical, Natural, Engineering, and Social Sciences.Since its establishment in the fall of 2000, CLLRNet has grown to include 120 researchers and more than 175 students from 11 disciplines at 29 institutions across Canada.The vision of CLLRNet is to improve language and literacy skills in Canadian children, enabling them to contribute more effectively to the social and economic life of their communities.This vision beckons language and literacy educators to help understand and address these challenges.The research projects within CLLRNet are organized around five integrated themes: (1) biological factors underlying the development of language and literacy skills; (2) sensory processes and environment; (3) language development; (4) literacy acquisition and development; and (5) social, economic, and program influences (family, schools, and communities).Although several major studies are presently being conducted at CLLRNet, this report focuses on three studies.1. Across themes 1 to 4: The use of magnetic resonance imaging (MRI) to investigate the neurodevelopment of children as ground-breaking research.Reading is a complex cognitive skill that requires the coordination of multiple regions of the brain.Although functional activation studies highlight the cortical brain regions associated with cognitive tasks such as reading, they do not directly address the underlying neural connections necessary for efficient performance of this task.Adults with reading disabilities have demonstrated lower white matter connectivity, but it is not known whether this relationship between neuronal wiring and reading performance is also evident in younger readers.Thirty-two children between the ages of 9 and 12 years completed the Word Identification subtest of the Woodcock Reading Mastery Test with scores ranging from 72 to 129 and underwent a noninvasive MRI brain scan.An index of brain connectivity derived from diffusion tensor MRI (fractional anisotropy) was correlated, using SPM software, with reading ability.Preliminary findings suggested that there were correlations with regional brain structures over a wide range of reading ability even within a population of readers not evidencing problems in learning to read.A follow-up study on a well-defined
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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,183 | 0,063 |
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 ».