Age of exposure to L2 and literacy moderates within- and cross-language support for L2 reading: Insights from French readers in Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, many children learn to read exclusively in a second language (L2), but this phenomenon is understudied. Literacy typically reciprocally builds on pre-existing language knowledge, with phonological awareness (PA) and vocabulary predicting literacy outcomes, and themselves being impacted by literacy. Bilinguals demonstrate cross-linguistic transfer (CLT) of language skills from their first language (L1) to reading in L2, but this research primarily covers contexts where children have at least some level of L1 literacy. This raises the question of whether CLT occurs in the absence of L1 literacy, or if the reciprocal relation between language and literacy must be built in L1 before it can transfer to L2 reading.Methods: The current study examines the role of L1 and L2 language skills in supporting literacy in emergent readers in rural Côte d’Ivoire (n=1969, females = 912), between first and fifth grade. The broad range of ages both within and across grades allows us to examine how the age of first exposure to literacy impacts this relation. Results: We found robust evidence of CLT of PA, which was not moderated by age of literacy acquisition. Within-language support of literacy was moderated by age of literacy exposure, with literacy more strongly predicted by vocabulary and less by PA for those who started school on time. This effect fully mediated the detrimental impact of a late school start. Conclusions: These results have implications for theories of CLT and sensitive periods for literacy acquisition, and for efforts to reduce illiteracy in the Global South.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».