Content and Form in the Narratives of Children With Specific Language Impairment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This project investigated the relationship of content and form in the narratives of school-age children. METHOD: Two samples of children with specific language impairment (SLI) and their age-matched peers (British Columbia sample, M age = 9;0 [years;months], N = 26; Texas/Kansas sample, M age = 7;6, N = 40) completed the Test of Narrative Language (TNL; Gillam & Pearson, 2004). The relative strength of content elaboration and grammatical accuracy were measured for each child using variables derived from the TNL scoring system (Study 1) and from analysis of the story texts (Study 2). RESULTS: Both studies indicated that, compared with age peers, the children with SLI were more likely to produce stories of uneven strength--either stories with poor content that were grammatically quite accurate or stories with elaborated content that were less grammatical. CONCLUSIONS: These findings suggest that school-age children with SLI may struggle with the cumulative load of creating a story that is both elaborate and grammatical. They also show that the absence of errors is not necessarily a sign of strength. Finally, they underscore the value of comparing individual differences in multiple linguistic domains, including the elaboration of content, grammatical accuracy, and syntactic complexity.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».