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Enregistrement W4285185832 · doi:10.1093/applin/amac025

Evaluating Bilingual Children’s Native Language Abilities in Côte d’Ivoire: Introducing the Ivorian Children’s Language Assessment Toolkit for Attié, Abidji, and Baoulé

2022· article· en· W4285185832 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Linguistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Language assessmentPsychologyVocabularyLinguisticsDevelopmental psychologyMathematics educationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Few standardized language assessments are adapted to different cultural and linguistic contexts to assess children’s first language (L1) abilities. We introduce the Ivorian Children’s Language Assessment Toolkit for measuring phonological awareness, vocabulary, oral comprehension, and tone awareness in the Abidji, Attié, and Baoulé languages of Côte d’Ivoire. Six hundred and three primary-school children (age 4–14) completed language assessments in their L1 and French. The toolkit provided a reliable and comprehensive assessment of children’s language abilities. We observed age- and grade-related increases in all subtest scores. Still, children scored higher in their L1 compared to French, highlighting the need for language assessments in a bilingual’s two languages to achieve an accurate measure of children’s language abilities. The ability to benchmark children’s scores relative to age- and grade-norms are discussed in the context of language of instruction education policies as well as the potential use of age- and grade-norms in identifying children with language impairment and/or children who are at risk for reading difficulties due to poor language skills.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,347 · 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