Retelling a Script-Based Story: Do Children With and Without Language Impairments Focus on Script and Story Elements?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The script frameworks model (R. Schank, 1975) and causal network model (T. Trabasso & L. Sperry, 1985) were used to assess script-based story retellings of children with and without language impairments (LI). When retelling scripts and stories, children developing typically include (a) more obligatory than optional elements, with few temporal sequencing errors, and (b) story elements having several versus few causal connections to other story elements. The purpose of this study was to determine whether children with LI demonstrated a similar pattern of recall. METHOD: A script-based story retell was collected from 22 children with LI and 22 age-matched peers (AM). Retells were analyzed for inclusion of obligatory and optional elements, elements with high and low causal connectivity, and temporal sequencing accuracy. RESULTS: Retells from both groups contained more obligatory elements and elements with high causal connectivity. However, groups differed on the specific elements included. CONCLUSIONS: Children in the AM group appeared to utilize script and causal connectivity elements when retelling a script-based story. Children in the LI group appeared to focus more on script elements than causal connectivity. Their deficiencies may reflect difficulties with flexible application of scripts and accessing relevant knowledge, and/or generalized difficulties organizing information and extracting patterns.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».