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Bilingualism and Literacy

2012· book-chapter· en· W90662680 sur OpenAlexaff
Connie Mayer, C. Tane Akamatsu

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismLiteracyContext (archaeology)Bilingual educationPoint (geometry)Mathematics educationPedagogySociologyPsychologyLinguisticsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bilingual approaches in the education of deaf students have been in place for almost three decades and debate continues as to the merits of these programs, particularly with respect to the relationship between bilingualism and the development of text-based literacy. This chapter is divided into three parts. The first section examines the theoretical frameworks which that underpin the move to bilingual models of education for deaf students with a particular emphasis on the expectations with respect to the development of literacy. References are made to other bilingual contexts in which the research on this point has been more extensive and exhaustive. This is followed by a review of the literature within the context of deaf education beginning with the earliest studies from the 1980’s. The chapter concludes with a summary and synthesis of what has been learned from the research to date and positions this review in the context of the outcomes suggested by the theory and by the research from other bilingual settings. Suggestions are made and questions posed as to directions for future study and research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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