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Enregistrement W2305921871

Cognitive development in deaf children: the interface of language and perception in neuropsychology

2002· article· en· W2305921871 sur OpenAlexaff
Rachel I. Mayberry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySpoken languageHearing lossLanguage developmentNeuropsychologyPerceptionCognitionCognitive developmentAmerican Sign LanguageDevelopmental psychologyLinguisticsAudiologySign languageMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What does the sense of hearing contribute to human development? To answer the question, we must ask what the sense of hearing gives the child. Hearing gives the child the acoustic correlates of the physical world: approaching footsteps, dog barks, car horns, and the pitter-patter of rain. Hearing also allows the child to revel in the patterned complexity of a Beethoven symphony or a mother’s lullaby. Children who are born deaf clearly miss a great deal. However, hearing conveys much more to the growing child than the acoustics of the physical world. Hearing is the sensory modality through which children perceive speech — the universe of talk that ties individuals, families and societies together. Children born with bilateral hearing losses that are severe (70–89 dB loss) or profound (>90 dB loss) are referred to as deaf. They cannot hear conversational speech (approximately 60 dB) and consequently do not spontaneously learn to talk. Indeed, not talking at the right age is one of the first signs that a child cannot hear. The primary consequence of childhood deafness is that it blocks the development of spoken language — both the acts of speaking and comprehending. This fact leads us to ask what spoken language contributes to the child’s cognitive development. Be-

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations144
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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