Differentiating School-Aged Children With and Without Language Impairment Using Tense and Grammaticality Measures From a Narrative Task
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the diagnostic accuracy of the finite verb morphology composite (FVMC), number of errors per C-unit (Errors/CU), and percent grammatical C-units (PGCUs) in differentiating school-aged children with language impairment (LI) and those with typical language development (TL). METHOD: Participants were 61 six-year-olds (50 TL, 11 LI) and 67 eight-year-olds (50 TL, 17 LI). Narrative samples were collected using a story-generation format. FVMC, Errors/CU, and PGCUs were computed from the samples. RESULTS: All of the three measures showed acceptable to good diagnostic accuracy at age 6, but only PGCUs showed acceptable diagnostic accuracy at age 8 when sensitivity, specificity, and likelihood ratios were considered. CONCLUSION: FVMC, Errors/CU, and PGCUs can all be used in combination with other tools to identify school-aged children with LI. However, FVMC and Errors/CU may be an appropriate diagnostic tool up to age 6. PGCUs, in contrast, may be a sensitive tool for identifying children with LI at least up to age 8 years.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».