Resolving issues and concerns of ESL reading teachers through professional collaborative practices / Zuraimi Zakaria and Esther Care
Notice bibliographique
Résumé
Reading is perhaps the most important academic skill that any learner should acquire. In fact, the ability to read and write in the early years of schooling is extremely crucial. Otherwise, children would have very slim chances of ever becoming fully literate (Willows, 2008). Yet a review on reading related literature suggests that the worldwide rate of literacy (or the lack of it) is alarming. Dagge (2007) states that Portuguese students read very little and often grapple with textual information. Moats (1999) however, points out that elementary students struggle with reading problems, which prevent them from independent reading or from having any enjoyment from reading. The rate of reading of Hispanic, African-American, limited English speakers and children living in poverty in the United States is high, ranging from 60 to 70%. The statistics of illiteracy is so alarming that the National Institute of Health, United States considers reading development and reading difficulty as a major public health concern (Moats, 1999). In Australia, 20% of its citizen aged between 15 to 74 are reported to have 'very poor' literacy skills, and an additional 28% are identified as having difficulties dealing with printed information (National Inquiry into die Teaching of Literacy, 2005). Willows (2008) adds that about 5%. of children in Canada are identified as having serious problems with reading, and up to 40% of primary school students would have fallen behind in reading by the time they end their primary years.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».