The Linguistic Pathways Model: Capturing the Multiple Dimensions of Reading Development
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The importance of oral language skills in reading comprehension is widely recognized in contemporary models. Building on this foundation, we propose the Linguistic Pathways Model. In this model, we illuminate mechanistic and developmental detail by which individual components of oral language support reading comprehension and embrace the multiple dimensions across which reading development plays out. This is the level of theoretical detail needed to inform instruction in the classroom that is most likely to propel children on strong trajectories of reading development. We illustrate the value of this model by focusing on syntactic skills—the ability to understand and manipulate sentence structure. We hypothesize two core pathways by which syntactic skills impact reading comprehension. In the syntax‐to‐lexicon pathway, syntactic skills influence how readers construct lexical representations, ultimately impacting reading comprehension. In the syntax‐to‐sentence pathway, syntactic skills affect reading comprehension by shaping how readers parse sentences and generate predictions about upcoming information. In each, we elaborate on mechanisms of these influences. We also detail the nature of developmental effects, including changes in relative reliance on skills over time and the temporal order of effects, and the interactions between the two. This work provides a new theoretical model for understanding the precise pathways through which individual oral language skills contribute to reading comprehension development, making predictions that are testable in classrooms.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».