Individual Differences in Leveraging Regularity in Emergent L2 Readers in Rural Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Statistical learning (SL) approaches to reading maintain that proficient reading requires assimilation of the rich statistical regularities in the writing system. Reading skills in developing first- and second-language readers in English have been shown to be predicted by individual differences in sensitivity to regularities in mappings from orthography to phonology (O-P) and semantics (O-S), with good readers relying more on O-P consistency, and less on O-S associations. However, SL and its relation to reading has been primarily studied in English readers in high-income Western countries.Method We examine individual differences in sensitivity to regularities in emergent French readers in rural agricultural communities in Côte d’Ivoire (N = 134).Results We show that, in contrast to previous studies, in this cohort better readers are leveraging semantic associations more strongly, while individual differences in sensitivity to orthographic consistency did not predict reading skill. Relatively little variance in reading skill was explained by sensitivity to regularities, and we discuss these findings in terms of literacy acquisition in low-literacy and low-exposure contexts. This showcases the importance of cross-linguistic and cross-cultural research to back up universal theories of literacy, and suggests that current SL accounts of reading must be updated to account for this variance in reading skills.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».