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Enregistrement W4407127035 · doi:10.1080/14790718.2025.2456054

Early reading development of plurilingual children: a longitudinal study

2025· article· en· W4407127035 sur OpenAlexafffundabout
Paméla Filiatrault-Veilleux, Maureen Hoskyn

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multilingualism · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMultilingualismReading (process)PsychologyLinguisticsLongitudinal studyPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the cultural and linguistic diversity within Canadian society steadily increases, there arises a need to gain a deeper understanding of early reading development in children within this context. To address this issue, the current study used a longitudinal design to evaluate whether intensive experience using languages represented by either alphabetic or logographic scripts in addition to English benefited rates of English reading development of 136 plurilingual children from kindergarten to grade 2. Participants were assigned to three groups that represented their experience with English and languages and writing systems in their homes and communities. The first group had intensive experiences with English and another Alphabetic writing system, the second group had intensive experience with English and a language represented by a Logographic writing system; and the third group used mostly English in their communicative interactions. Consistent with a script dependent hypothesis, the findings showed that word reading development from kindergarten to grade 2 was accelerated for plurilingual children with experience using English and another alphabetic language compared to children who spoke primarily English, or English and a logographic language. This reported benefit for English word reading did not appear to generalise to English reading fluently or reading comprehension.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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