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Enregistrement W1972544862 · doi:10.1044/2014_jslhr-l-12-0225

Contributions of Children's Linguistic and Working Memory Proficiencies to Their Judgments of Grammaticality

2014· article· en· W1972544862 sur OpenAlexaff
Nicolette B. Noonan, Sean M. Redmond, Lisa M. D. Archibald

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammaticalityWorking memoryPsychologySpecific language impairmentShort-term memoryCognitive psychologyCognitionSentence processingSentenceTask (project management)GrammarLinguisticsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The authors explored the cognitive mechanisms involved in language processing by systematically examining the performance of children with deficits in the domains of working memory and language. METHOD: From a database of 370 school-age children who had completed a grammaticality judgment task, groups were identified with a co-occurring language and working memory impairment (LI-WMI; n = 18) or specific language impairment (SLI) with typical working memory skills ( n = 60) and matched control groups. Correct and incorrect use of grammatical markers occurred either early or late in sentence stimuli, imposing a greater working memory load for late-marker sentences. RESULTS: Children with SLI showed a lower preference for grammatical items than typically developing controls, regardless of error marker position. Children with LI-WMI demonstrated a performance pattern modulated by error marker position: Their preference for grammatical items was lower than typically developing controls for late but not early marker sentences. CONCLUSION: This pattern of results suggests that there are distinct and dissociable impacts of working memory and linguistic skills on metalinguistic functioning through a grammatical judgment task.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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