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Enregistrement W4385971986 · doi:10.1044/2023_persp-23-00041

Early Precursors of Reading Development in Simultaneous Bilinguals: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4385971986 sur OpenAlexafffund
Insiya Bhalloo, Monika Molnar

Notice bibliographique

RevuePerspectives of the ASHA Special Interest Groups · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésPsycINFOPsychologyLiteracyMeta-analysisReading (process)Language developmentNeuroscience of multilingualismCognitionDevelopmental psychologyMEDLINELinguisticsMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Literacy precursors are cognitive, linguistic, and oral-language skills that predict future reading skills in children as young as 4 years. Speech-language pathologists and educators utilize these precursors as assessment tools to identify children at risk for reading difficulties. Most current tools are developed based on monolinguals (predominantly in English), despite the significant percentage of bilinguals globally. As such, bilingual children are typically assessed on tools developed for monolinguals in research and clinical settings. Despite this common practice, there is a lack of comprehensive synthesis on whether these precursors are a reliable indicator of reading skills in bilingual children. Our article examines whether literacy precursors commonly used with monolinguals are associated with reading development in simultaneous bilinguals. Method: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses and Cochrane guidelines, our review includes four databases (Linguistics and Language Behavior Abstracts, Educational Resources Information Center, Modern Language Association, and PsycINFO), in addition to gray-literature and manual reference-list searches. To control for age of acquisition and language dominance variability, we included typically developing simultaneous bilinguals exposed to both languages before age 3 years ( N = 5,942). We analyzed reported statistical associations between code-related or oral-language precursors and reading outcome measures, using correlational meta-analyses. Results: The 41 reports, which met inclusion/exclusion criteria, were published between 1977 and 2022. The average age at assessment was 7;5 (years;months; range: 3;0–11;0), with children speaking over 21 bilingual language combinations. Our meta-analysis demonstrated significant within-language correlations and cross-language transfer effects for code-related (e.g., phonological awareness) and oral-language (e.g., vocabulary and morphological awareness) precursors. Semantic awareness, however, was not a reliable predictor in bilinguals. Conclusions: Phonological awareness and vocabulary measures—even if originally developed for monolingual children—can form a meaningful component of early literacy assessment in simultaneous bilingual children: These precursors may be used as assessment tools across heritage and societal languages in research and clinical practice. Future research suggestions within this domain are also discussed. Supplemental Material: https://doi.org/10.23641/asha.23880465

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,019
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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