Learning spellings and meanings: Longitudinal relations to reading
Notice bibliographique
Résumé
Background Prominent theories of reading make the prediction that individual differences in children's word learning capacity determine the pace of their acquisition of reading skill. Despite the developmental nature of some of these theories, most empirical research to date has explored the relation between word learning capacity and reading at a single time point. The present study extends this research base by investigating whether earlier learning of the spelling and meaning of words is associated with later core aspects of reading: orthographic representations, word reading and reading comprehension. Methods Participants were 120 English‐speaking children followed longitudinally from Grade 3 to Grade 4 (i.e., from 8 to 9 years of age on average). At Grade 3, children read stories containing new words and answered questions about the spelling and meaning of these new words, evaluating orthographic and semantic learning, respectively. Children also completed outcome measures of orthographic representations (with a choice task targeting the spelling of existing words), word reading and reading comprehension (with standardised tasks) at Grades 3 and 4. We conducted regression analyses controlling for age, nonverbal reasoning, working memory, vocabulary and phonological awareness. Results We found that each of orthographic and semantic learning predicted gains in orthographic representations from Grade 3 to Grade 4. Furthermore, orthographic learning at Grade 3 predicted word reading at Grade 4, while semantic learning at Grade 3 predicted reading comprehension at Grade 4. Conclusions These longitudinal associations between orthographic and semantic learning and core aspects of reading strengthen the evidence in support of the hypothesis that children's word learning capacity plays a key role in reading development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».