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Enregistrement W2146241925 · doi:10.1044/1092-4388(2007/017)

The Language Use Inventory for Young Children: A Parent-Report Measure of Pragmatic Language Development for 18- to 47-Month-Old Children

2007· article· en· W2146241925 sur OpenAlexaff
Daniela K. O’Neill

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage developmentPsychologyDiscriminant validityDevelopmental psychologyPsychometricsTest validityReliability (semiconductor)Discriminative modelTest (biology)Language acquisitionLanguage delayTypically developingClinical psychologyInternal consistencyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To demonstrate the internal reliability and discriminative validity of the Language Use Inventory for Young Children (LUI; D. K. O'Neill, 2002), a newly developed parent-report measure designed to assess pragmatic language development in 18-47-month-olds. METHOD: To examine internal reliability, the LUI was completed by mail by 177 parents recruited from the University of Waterloo's Centre for Child Studies database, 175 of whom completed the LUI again within 4 weeks to assess test-retest reliability. To examine discriminative validity, 49 parents of children awaiting assessment at a local speech-language clinic and 49 parents of typically developing children recruited from the Centre for Child Studies database and matched in age and sex to the clinic group completed the LUI. RESULTS: Alpha values for the subscales of the LUI were at or above acceptable levels (.80-.98), and steady growth in children's pragmatic language development was demonstrated. The study of discriminant validity revealed sensitivity and specificity levels over 95%. CONCLUSIONS: The LUI's internal reliability and stability were strongly supported and its sensitivity and specificity in distinguishing between typically developing and language-delayed children exceeded even the most stringent criteria of 90% accuracy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations131
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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