Written and Oral Narratives of Children and Adolescents With Down Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study describes written and spoken narrative skills of school-age individuals with Down syndrome (DS). METHOD: Twenty-one students with DS (age 6;6 [years;months]-19;10) and 17 reading-matched, typically developing (TD) controls (age 4;9-10;9) were matched using Word Identification subtest raw scores (Woodcock Reading Mastery Tests-Revised; R. W. Woodcock, 1987; age equivalents: 5;0-9;7 for both groups). Matching on reading resulted in significantly higher mental ages and vocabulary comprehension age-equivalent scores for the controls. Narratives were elicited in 3 modes (oral, handwritten, and word-processed) using single-episode picture sequences. Narratives were analyzed for length, linguistic complexity, narrative structure, spelling, punctuation, and handwriting legibility. RESULTS: Analyses revealed significant group differences only for measures of narrative length (DS > TD) and handwriting legibility (TD > DS). Oral narratives were longer and more complex than written narratives for both groups. Regression analyses revealed that vocabulary comprehension was the best predictor of narrative skills for the group with DS; age was the best predictor of narrative skills for the TD group. CONCLUSIONS: These school-age students with DS exhibited many oral and written narrative abilities that were comparable with those of real-word-reading-matched controls. Several findings suggest a possible increased constraint of fine-motor skill in the DS group.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».