Word Detection in Sung and Spoken Sentences in Children With Typical Language Development or With Specific Language Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have reported that children score better in language tasks using sung rather than spoken stimuli. We examined word detection ease in sung and spoken sentences that were equated for phoneme duration and pitch variations in children aged 7 to 12 years with typical language development (TLD) as well as in children with specific language impairment (SLI ), and hypothesized that the facilitation effect would vary with language abilities. METHOD: In Experiment 1, 69 children with TLD (7-10 years old) detected words in sentences that were spoken, sung on pitches extracted from speech, and sung on original scores. In Experiment 2, we added a natural speech rate condition and tested 68 children with TLD (7-12 years old). In Experiment 3, 16 children with SLI and 16 age-matched children with TLD were tested in all four conditions. RESULTS: In both TLD groups, older children scored better than the younger ones. The matched TLD group scored higher than the SLI group who scored at the level of the younger children with TLD . None of the experiments showed a facilitation effect of sung over spoken stimuli. CONCLUSIONS: Word detection abilities improved with age in both TLD and SLI groups. Our findings are compatible with the hypothesis of delayed language abilities in children with SLI , and are discussed in light of the role of durational prosodic cues in words detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».