Identification of Children With Language Impairment: Investigating the Classification Accuracy of the MacArthur–Bates Communicative Development Inventories, Level III
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study tested the accuracy with which the MacArthur-Bates Communicative Development Inventories, Level III (CDI-III), a parent report measure of language ability, discriminated children with language impairment from those developing language typically. METHOD: Parents of 58 children, 49 with typically developing language (age 30 to 42 months) and 9 with language impairment (age 31 to 45 months) completed the CDI-III, a 2-page questionnaire that includes 100 vocabulary items, 12 sentence pairs, and 12 questions regarding linguistic concepts. RESULTS: A discriminant analysis indicated that the CDI-III total score together with age classified children into language status groups with 96.6% accuracy overall. The corresponding likelihood ratios supported this strong level of accuracy, although precision may not be as high as indicated by broad confidence intervals. CONCLUSIONS: Results of this study contribute to the accumulating evidence on the types of valid inferences that may be made from the CDI-III, specifically its classification accuracy. Further research should continue to investigate classification accuracy in larger samples with broader maternal education levels and with different types of language impairments. Additional research should also investigate the classification accuracy when the CDI-III is used in combination with other tests.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle