Predicting Later Language Outcomes From the Language Use Inventory
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the predictive validity of the Language Use Inventory (LUI), a parent report of language use by children 18-47 months old (O'Neill, 2009). METHOD: 348 children whose parents had completed the LUI were reassessed at 5-6 years old with standardized, norm-referenced language measures and parent report of developmental history. The relationship between scores on the LUI and later measures was examined through correlation, binary classification, and receiver operating characteristic curve analysis. RESULTS: For children aged 24-47 months at the time of LUI completion, LUI scores correlated significantly with language measure scores. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were also calculated for 4 cutoff scores on the LUI, including -1.64 SD, a score that maximized sensitivity to 81% and specificity to 93%. For children aged 18-23 months at the time of LUI completion, specificity and NPV were high, but sensitivity and PPV were lower than desirable. CONCLUSIONS: The results provide initial support for the LUI's predictive validity, particularly for children 24-47 months, and suggest the LUI can serve as an indicator of later language outcomes in referred populations. The results compare favorably to findings for other early child-language measures.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».