Comparison of Literal, Inferential, and Intentional Text Comprehension in Children with Mild or Severe Closed-Head Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with head injury have impairments in pragmatic language at the level of both single words and texts. Text comprehension deficits are likely to be the more consequential for everyday and academic function, yet the relative magnitudes of literal and nonliteral text comprehension deficits have not been measured. DESIGN: We compared the magnitude of the impairment in three forms of text comprehension for children with mild or severe head injury relative with controls: literal language (understanding literal text information), inferential language (making pragmatic inferences, textual coherence inferences, or enriching inferences), and the language of mental states and intentions (eg, producing speech acts, appreciating irony, and understanding deception). MEASURES: Effect sizes were used to measure the magnitude of the difference between children with head injury and age-matched controls. RESULTS: Children with severe closed-head injury were significantly impaired on tasks of literal text understanding, inferencing, and intentionality. Children with mild head injury were impaired on some inferencing and all intentionality tasks, although they had no literal text comprehension deficits. CONCLUSIONS: For both groups, the greatest deficits (ie, the largest effect sizes) were on tasks requiring understanding of the language of mental states and intentions. The data bear on the long-term effects of childhood closed-head injury on text- and discourse-level language and also on the nature and timing of language rehabilitation in children with head injury.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».