Systematic review of the literature on characteristics of late‐talking toddlers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has investigated late-talking toddlers because they are at great risk of continuing to experience language-learning difficulties once they enter school and hence are candidates for early intervention. It is also important to consider this group of children with regards to the immediate characteristics which are detrimental to their development and for which early intervention has become increasingly available. AIMS: To review the literature on late-talking toddlers in order to identify the characteristics of this population whose importance has been clearly demonstrated, identify sources of incongruence in findings, and to underscore aspects of language delay at 2 years of age and characteristics about which additional knowledge is needed. MAIN CONTRIBUTION: The review highlights the need to define the language difficulties found in late-talking toddlers based on clinical profiles that go beyond the criterion of an expressive vocabulary delay. It also underscores the association between vocabulary delay and characteristics of the child such as social-emotional development and characteristics of the socio-familial environment such as language stimulation. CONCLUSIONS: Future research should take into account the lack of homogeneity observed within the population of children with a vocabulary delay at 2 years of age and attempt to identify subgroups within late-talking toddlers. It should also consider a multifactorial perspective of child development to further the understanding of this phenomenon.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».