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Enregistrement W1986978683 · doi:10.1177/0265659012465208

Can a novel word repetition task be a language-neutral assessment tool? Evidence from Welsh–English bilingual children

2013· article· en· W1986978683 sur OpenAlexfundno aff
Kathryn Sharp, Virginia C. Mueller Gathercole

Notice bibliographique

RevueChild Language Teaching and Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilNunavut Wildlife Research Trust
Mots-clésWelshRepetition (rhetorical device)Task (project management)Computer scienceLinguisticsConsonantPsychologyFirst languageSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been growing recognition of a need for a general, non-language-specific assessment tool that could be used to evaluate general speech and language abilities in children, especially to assist in identifying atypical development in bilingual children who speak a language unfamiliar to the assessor. It has been suggested that a non-word repetition task (NWRT) may be a suitable candidate to fill this role, as it does not rely on knowledge of particular words for performance, and it may be possible to devise non-words that are not specific to any given language. The current study reports performance on a Welsh non-word repetition task by typically developing Welsh–English bilingual children with varying levels of exposure to Welsh in the home (Only Welsh at Home, Only English at Home, or Welsh and English at Home). The focus of the study was on repetition of initial consonants and consonant clusters in novel words. Both quantitative and qualitative differences were found across groups, according to level of exposure to Welsh, on sounds unique to Welsh, but not on sounds shared by Welsh and English. The data suggest that level of knowledge of the language tested has an important impact on children’s performance on non-word repetition and that the use of the NWRT as a universal speech and language assessment tool should be adopted with caution.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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