Predicting Language Outcomes at 4 Years of Age: Findings From Early Language in Victoria Study
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
OBJECTIVE: To quantify the contributions of child, family, and environmental predictors to language ability at 4 years. METHODS: A longitudinal study was performed with a sample of 1910 infants recruited at 8 months in Melbourne, Australia. Predictors were child gender, prematurity, birth weight and order, multiple birth, socioeconomic status, maternal mental health, vocabulary, education, and age at child's birth, non-English-speaking background, and family history of speech/language difficulties. Outcomes were Clinical Evaluation of Language Fundamentals-Preschool, language scores, low language status (scores >1.25 SDs below the mean), and specific language impairment (SLI) (scores >1.25 SDs below the mean for children with normal nonverbal performance). RESULTS: A total of 1596 children provided outcome data. Twelve baseline predictors explained 18.9% and 20.9% of the variation in receptive and expressive scores, respectively, increasing to 23.6% and 30.4% with the addition of late talking status at age 2. A total of 20.6% of children (324 of 1573 children) met the criteria for low language status and 17.2% (251 of 1462 children) for SLI. Family history of speech/language problems and low maternal education levels and socioeconomic status predicted adverse language outcomes. The combined predictors discriminated only moderately between children with and without low language levels or SLIs (area under the curve: 0.72-0.76); this improved with the addition of late talking status (area under the curve: 0.78-0.84). CONCLUSIONS: Measures of social disadvantage helped explain more variation in outcomes at 4 years than at 2 years, but ability to predict low language status and SLI status remained limited.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle