Maternal Behaviors Promoting Language Acquisition in Slow-to-Talk Toddlers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine, in a community-based sample of slow-to-talk toddlers, the extent to which specific maternal responsive behaviors at 24 months predict child language at 24 and 36 months. METHODS: Mother-child dyads were recruited for this prospective longitudinal study from 3 local government areas spanning low, middle, and high socioeconomic status in Melbourne, Australia. At child age 18 months, 1138 parents completed a 100-word expressive vocabulary checklist; the 251 (22.1%) children scoring ≤20th percentile were then followed up to comprise this study. PREDICTORS: Six maternal responsive behaviors (imitations, interpretations, labels, expansions, supportive directives and responsive questions) were derived from mother-child free-play videos collected at 24 months of age and coded using the Observer XT system. OUTCOMES: Expressive and receptive language measured at 24 and 36 months of age (Preschool Language Scale-4), blind to maternal responsiveness ratings. RESULTS: Two hundred and twenty-six of the 251 (90.0%) mother-child dyads were followed up at 36 months. In confounder-adjusted linear regression analyses, expansions, imitations, and responsive questions were strongly associated with better receptive and expressive language at 24 and 36 months. Labels unexpectedly predicted poorer expressive language at 36 months. Expansions were the only maternal behavior that predicted improvement in language between 24 and 36 months. CONCLUSIONS: Maternal responsive behaviors, particularly expansions, offer promise in enhancing early language learning in slow-to-talk toddlers. Parent-child interactions characterized by frequent use of maternal labels at 24 months could also be a predictive marker of those slow-to-talk toddlers at greater risk of persistent language problems.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».