The Ability to Map Differentially Stressed Labels to Objects Predicts Language Development at 24 months in 12‐month‐olds at High Risk for Autism
Notice bibliographique
Résumé
Sensitivity to language‐specific stress patterns during infancy facilitates finding, mapping, and recognizing words, and early preferences for the predominate stress pattern of the infant's native language have been argued to facilitate language relevant outcomes (Ference & Curtin, 2013 Journal of Experimental Child Psychology, 116, 891; Weber et al., 2005 Cognitive Brain Research, 25, 180). We examined 12‐month‐old infant siblings of typically developing children (SIBS‐TD) and infant siblings of children diagnosed with autism spectrum disorder (ASD; SIBS‐A) on their ability to map differentially stressed labels to objects. We also examined whether success at this task relates to infants’ vocabulary size at 12 months, and more specifically to SIBS‐A's vocabulary at both 12 and 24 months. SIBS‐TD successfully mapped the word–object pairings, which related to their vocabulary comprehension at 12 months. In contrast, SIBS‐A as a group did not map the word–object pairings, which was unrelated to vocabulary size at 12 months. However, success on this task for SIBS‐A predicted expressive language abilities at 24 months using the Mullen Scales of Early Learning (MSEL; Mullen, 1995 Mullen Scales of Early Learning. Circle Pines, MN: American Guidance) and the MacArthur‐Bates Communicative Development Inventory (MB‐CDI; Fenson et al., 1993 MacArthur Communicative Development Inventory: Users Guide and Technical Manual. San Diego, CA: Singular Publishing Company). Our study is the first to demonstrate that 12‐month‐old SIBS‐A who succeed at word mapping using lexical stress are more likely to have stronger expressive language abilities at 24 months.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».