Processing Speed Measures as Clinical Markers for Children With Language Impairment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the relative utility of linguistic and nonlinguistic processing speed tasks as predictors of language impairment (LI) in children across 2 time points. METHOD: Linguistic and nonlinguistic reaction time data, obtained from 131 children (89 children with typical development [TD] and 42 children with LI; 74 boys and 57 girls) were analyzed in the 3rd and 8th grades. Receiver operating characteristic curve analyses and likelihood ratios were used to compare the diagnostic usefulness of each task. A binary logistic regression was used to test whether combined measures enhanced diagnostic accuracy. RESULTS: In 3rd grade, a linguistic task, grammaticality judgment, provided the best discrimination between LI and TD groups. In 8th grade, a combination of linguistic and nonlinguistic tasks, rhyme judgment and simple response time, provided the best discrimination between groups. CONCLUSIONS: Processing speed tasks were moderately predictive of LI status at both time points. Better LR+ than LR- values suggested that slow processing speed was more predictive of the presence than the absence of LI. A nonlinguistic processing measure contributed to the prediction of LI only at 8th grade, consistent with the view that nonlinguistic and linguistic processing speeds follow different developmental trajectories.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».