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Enregistrement W7017989819

Children’s Acquisition of Literacy in Syllabic Scripts: Annotated Bibliography

2022· report· en· W7017989819 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWinnSpace (University of Winnipeg) · 2022
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllabic verseReading (process)LiteracyRange (aeronautics)Scripting languageKnowledge acquisition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Children’s Acquisition of Literacy in Syllabic Scripts project synthesizes existing knowledge about children’s acquisition of literacy in syllabic scripts, biliteracy in syllabic and alphabetic scripts, and the impact of learning exceptionalities on the acquisition of literacy in syllabic scripts. Although English-language sources on the topic are few, what research there is available suggests that whether children first learn an alphabetic or syllabic script before starting to learn the other type of script is not the most important factor in terms of their ultimate literacy and/or biliteracy. Instead, what is more significant is that children are exposed to a rich linguistic input in both of their languages, together with being provided with a supportive teaching environment, alongside clear and explicit teaching instruction. Search parameters comprised combinations of the following words/terms: acquisition, acquisition of literacy, alphabetic languages, alphabetic scripts, Arctic Quebec, Baffin, biliteracy, Cherokee, Cree, dysgraphia, dyslexia, education, Indigenous, Inuit, Inuktitut, Inuttitut, Inuttut, Keewatin, kivalliq, learning, learning exceptionalities, literacy, Nunavik, Nunavut, orthography, reading, reading deficits, reading development, reading difficulties, reading problems, school, script, syllabic, syllabic languages, syllabic scripts, writing, writing system. The resources in the annotated bibilography represent the a range of approaches to understanding children's literacy acquisition in a syllabic scripts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0420,039
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
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