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Enregistrement W4412915541 · doi:10.1080/29984475.2025.2531361

Writing Development among Speakers of Oral and Non-standardized Languages in the Primary Years: A Systematic Review

2025· review· en· W4412915541 sur OpenAlexaff
Shawna‐Kaye D. Tucker, Reshara Alviarez, Michelly Peixoto

Notice bibliographique

RevueResearch Synthesis in Applied Linguistics · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A widely held belief in education, policy, and public discourse is that oral and non-standardized home languages hinder students’ literacy development – particularly in writing. This systematic review examines the characteristics of writing among children with oral home languages when writing in the language of literacy in the primary years, as well as the nature of writing interventions that have been designed to support this population across contexts. The search strategy spanned four educational databases, yielding 22 included studies. Findings indicate that while cross-linguistic influence from oral home languages is common, particularly in morphosyntax, it is neither the sole nor primary source of writing difficulties. Evidence from intervention studies point to the superior efficacy of explicit language awareness instruction, which contrasts home and school language features while valuing students’ full linguistic repertoires. Findings also emphasize the need for numerous opportunities for learners to push metalinguistic knowledge into productive use through written practice. However, methodological limitations, including small sample sizes, inconsistent reporting, a lack of methodological diversity underscore the need for more rigorous research. Further intervention research is needed that explores the efficacy of culturally responsive approaches, such as integrating oral traditions, in supporting writing development among learners.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,381 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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