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Enregistrement W2097656596 · doi:10.1093/deafed/eng027

The Profile of Multiple Language Proficiencies: A Measure for Evaluating Language Samples of Deaf Children

2003· article· en· W2097656596 sur OpenAlexaff
Gérald Goldstein

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Deaf Studies and Deaf Education · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSign languagePsychologyScale (ratio)ModalitiesAmerican Sign LanguageSpoken languageReliability (semiconductor)Measure (data warehouse)Language assessmentInter-rater reliabilityLanguage developmentTest validityDevelopmental psychologyPsychometricsComputer scienceNatural language processingLinguisticsMathematics educationRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports the process of creating a developmental measure that assesses the multilingual capabilities of deaf children and the problems that were encountered. Because deaf children may be using more than one method of communication (e.g., sign language skills and spoken language skills), it is important to evaluate their skills as completely as possible. In a pilot study, we used a nominal scale that assessed language skills based on a single continuum, with good English and good American Sign Language (ASL) skills as its two extremes and approximately equal skills in both as the midpoint. In the main study, a more complete measure was created, the Profile of Multiple Language Proficiencies (PMLP). The PMLP uses a single scale that represents the different stages of language development that can be observed in both English and ASL. The PMLP showed reasonable initial reliability and has good promise as an easy-to-use measure of developing language skills in children who use multiple modalities of communication. Using the PMLP as a prototype, we discuss some of the issues that influence the reliability and validity in evaluating such a scale and how these can be overcome or avoided.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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