The impact of lexical specificity training on at-risk emergent bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emergent bilinguals (EBs) who are exposed to societal language at school but use another language at home may experience difficulties in mastering the societal language, especially those at risk for language and reading disabilities. Learning phonologically specific new words that discriminate between phonemes may foster phonological awareness and word reading. This study examined the effectiveness of a lexical specificity intervention program that targeted phoneme discrimination in EBs at risk for reading disabilities. EBs who scored below the 25th percentile on the screening measures were selected and randomly assigned to one of two conditions: at-risk intervention or at-risk control. Of the 76 EBs in the at-risk group, 40 were randomly assigned to receive the intervention. A group of 51 typically developing EBs who did not meet the risk criteria were selected as typical controls. The pre- and post-tests include phoneme discrimination, phonological awareness, rapid automatized naming, fluency, and decoding. The at-risk intervention group showed improvement on the phoneme discrimination task after the intervention and outperformed the at-risk control group but not the typical control group. In addition, growth was observed during both the training and testing sessions of the intervention. The lexical specificity intervention could be a good resource to enhance a key precursor to literacy development for at-risk EBs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».