Between-word processing and text-level skills contributing to fluent reading of (non)word lists and text
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies have shown that fluent reading of word lists requires additional skills beyond efficient recognition of individual words. This study examined the specific contribution of between-word processing (sequential processing efficiency, indexed by serial digit RAN) and subskills related to text-level processing (vocabulary and syntactic skills) to a wide range of reading fluency tasks, while accounting for within-word processes (i.e., those involved in phonological recoding, orthographic decoding, and sight word reading). The sample included 139 intermediate-level (Grade 3, n = 78) and more advanced (Grade 5, n = 61) readers of Dutch. Fluency measures included simple and complex lists of words and nonwords, and a complex text. Data were analyzed through hierarchical regressions and commonality analyses. The findings confirm the importance of between-word processing for fluent reading and extend evidence from simple word lists and texts to complex word lists and texts, and simple and complex lists of nonwords. The findings hold for both intermediate-level and more advanced readers and, as expected, the contribution of between-word processing increased with reading-skill level. Effects of vocabulary were generally absent, aside from a small effect on text reading fluency in Grade 3. No effects of syntactic skills were found, even in more advanced readers. The results support the idea that once efficient individual word recognition is in place, further fluency development is driven by more efficient between-word processing. The findings also confirm that vocabulary may be less prominent in processing mechanisms underlying fluent word identification in transparent orthographies, across reading levels.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».