THE GLOBAL RESEARCH TRENDS ON THE EARLY LITERACY IN EARLY CHILDHOOD EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
This study examines global trends in early literacy articles published in the Web of Science (WoS) database. Using a descriptive survey model and bibliometric analysis, 2879 articles from 1985 to 2023 were analyzed. According to the results, the number of articles and citations has increased significantly since 2005. The Journal of Early Childhood Literacy is the most prolific journal in this field. Most studies originate from developed countries, notably the USA, Canada, and Australia, with English being the predominant language. Key contributing institutions include the State University System of Florida and Florida State University. The author Justice, L.M., is a leading contributor with 42 articles. The most cited article, by Sénéchal & LeFevre, at 2002 has 1044 citations. The 'Education & Educational Research' category leads with 1751 articles, covering topics like education, psychology, and language and linguistics. Literacy, emergent literacy, phonological awareness, reading are the prominent keywords and recent trends include topics such as literacy environments and dual language learners. Researchers from the USA, Canada, and Australia are prominent in collaborative efforts. This study analyzes global trends and key contributors in early literacy research, providing valuable insights for researchers and decision-makers about future directions and research gaps in the field.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,090 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».