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Enregistrement W4402884545 · doi:10.1017/s1366728924000439

Cross-linguistic transfer in bilingual children's phonological and morphological awareness skills: a longitudinal perspective

2024· article· en· W4402884545 sur OpenAlexaff
Kehui Zhang, Xin Sun, Zahira Flores-Gaona, Chi‐Lin Yu, Rachel L. Eggleston, Nia Nickerson, Valeria C. Caruso, Twila Tardif, Ioulia Kovelman

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésNeuroscience of multilingualismLinguisticsPsychologyHeritage languageLiteracyPerspective (graphical)VocabularyPhonological awarenessReading (process)Vocabulary developmentPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cross-linguistic interactions are the hallmark of bilingual development. Theoretical perspectives highlight the key role of cross-linguistic distances and language structure in literacy development. Despite the strong theoretical assumptions, the impact of such bilingualism factors in heritage-language speakers remains elusive given high variability in children's heritage-language experiences. A longitudinal inquiry of heritage-language learners of structurally distinct languages – Spanish–English and Chinese–English bilinguals ( N = 181, M age = 7.57, measured 1.5 years apart) aimed to fill this gap. Spanish–English bilinguals showed stronger associations between morphological awareness skills across their two languages, across time, likely reflecting cross-linguistic similarities in vocabulary and lexical morphology between Spanish and English. Chinese–English bilinguals, however, showed stronger associations between morphological and word reading skills in English, likely reflecting the critical role of morphology in spoken and written Chinese word structure. The findings inform theories of literacy by uncovering the mechanisms by which bilingualism factors influence child literacy development.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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