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Enregistrement W4405653019 · doi:10.1002/rrq.601

Writing in Creole Contexts: A Study of Jamaican Primary School Students

2024· article· en· W4405653019 sur OpenAlexaff
Shawna‐Kaye D. Tucker, Hamish Chalmers, Victoria A. Murphy

Notice bibliographique

RevueReading Research Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesClarendon FundUniversity of Oxford
Mots-clésCreole languagePsychologyPrimary educationPedagogyMathematics educationLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Creole‐speaking contexts are significantly underrepresented in language and literacy research yet present a unique context for understanding the nature of language and literacy development among numerous learners in the Global South. In the Caribbean in particular, the poor writing outcomes of Creole speakers across all levels of education has been a subject of lament for educators and policymakers for several years. Given the significant differences between the home and school languages, particularly in the areas of grammar and phonology, as well as the importance of these skills in writing, it is worth exploring the nature of writing challenges among Creole dominant learners in the Caribbean. This paper outlines an empirical study exploring the nature of writing challenges experienced by Creole dominant primary school learners in the Jamaican context. As part of a larger mixed‐methods study, students completed a narrative writing task which was assessed with reference to an analytic rubric. Findings showed that beyond grammar, which has largely been the focus of extant literature, Creole dominant learners experienced significant challenges in lower‐order transcription skills and higher‐order oral language skills at the word, sentence, and text levels. Findings are discussed in line with the not‐so‐simple view of writing and recommendations for supporting the literacy development of Creole‐speaking learners in the Caribbean are outlined.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,458 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
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