Set-For-Variability Predicts Responsiveness to Tier 2 Reading Interventions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We contrasted the responsiveness to two theoretically driven Tier 2 reading interventions.Method Participants were 273 struggling readers (Mage = 7.7 years, 53.1% female) in Grades 2 and 3 in Canada. The first intervention taught phonics plus Set-for-Variability (SfV) and the second intervention taught phonics plus morphology within a pre-post-delayed posttest cluster RCT trial. We tested six theorized hypotheses concerning individual differences in reading growth using nested random-intercept cross-lagged panel analyses.Results Analyses indicated that (a) the relationship between the processes taught in our intervention (SfV and morphology) and word reading outcomes were observed only after the intervention, (b) SfV was a significant predictor of word reading outcomes at delayed posttest, and (c) SfV was reciprocally related to irregular word reading and to WIAT Word Reading from the posttest to the delayed posttest. There were no significant associations involving morphology predictors or intervention groups and few effects involving pseudowords.Conclusion Individual differences in SfV underlie post-intervention reading gains when either phonics plus SfV or phonics plus morphology is systematically taught to struggling readers. Strategic mental flexibility in word decoding as indexed by SfV serves as an important printed word acquisition tool in the opaque orthography of English following multi-componential remedial instruction.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle