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Enregistrement W4411039962 · doi:10.1111/desc.70033

The Home Literacy Environment and Reading Development of Children With and Without Learning Disabilities

2025· article· en· W4411039962 sur OpenAlexaff
Rachelle Margaret Johnson, Sara A. Hart, Richard K. Wagner

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPsychologyReading (process)Developmental psychologySocioeconomic statusLiteracyCorrelationLatent growth modelingLearning disabilityDemographyPopulationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Home literacy environment (HLE) refers to children's exposure to and engagement in reading-related activities in the home. Although HLE is known to be related to successful early reading achievement in general, less is known about this relation for students with learning disabilities (LDs). We investigated the relation between HLE and reading achievement using a sample of 2090 children from the ECLS-K:2011 dataset, half of whom were identified as students with LDs and half serving as controls. Latent growth curve modeling was used to examine growth in reading from kindergarten (age 5) through fifth grade (age 10). For both groups, growth was characterized by mastery learning with a negative correlation between intercept (i.e., performance at the first time point) and slope (rate of growth). Compared to controls, LD children had a lower mean intercept but a higher mean slope. HLE was positively related to intercept for both groups. However, the positive relation between HLE and reading did not extend to later grades, with a small but significant negative relation between HLE and slope for both groups that was a byproduct of the negative correlation between intercept and slope. The pattern of results remained the same after controlling for socioeconomic status (SES). It appears HLE is equally important to the reading achievement of both groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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