Children with atypical phonological development : assessment profiles and rates of change
Notice bibliographique
Résumé
Children with protracted phonological development (PPD) require an assessment that reflects factors associated with their speech delay, in order to formulate maximally effective intervention goals. This study examined issues relating to the assessment and classification of children with PPD, as having a perceptual or motoric basis, and factors or patterns of performance that might be predictive of severity or change in PPD. Thirteen English-speaking preschool children (4;0 to 5;6) with moderate to severe PPD participated in this study. All children had normal oral structures, hearing and vocabulary comprehension. Data were collected in an initial assessment and again 3-5 months later. Tasks at assessment included the Computerized Articulation and Phonology Evaluation System (CAPES, Masterson & Bernhardt, 2001), the Speech Assessment and Interactive Learning System (SAILS, AVAAZ, 1994) perceptual test, the Prereading Inventory of Phonological Awareness (PIPA , Dodd, Crosbie, Mcintosh, Teitzel & Ozanne, 2003), maximum performance tasks (MPTs) using monosyllabic and trisyllabic sequences, and the gross and fine motor subscales from the Child Development Inventory (CDI, Ireton,1992) parent questionnaire. The follow-up assessment consisted of CAPES, a subset of SAILS, a selection of MPTs, and a parent version of the Speech Participation and Activity of Children (SPAA-C, McLeod, 2004) questionnaire. At follow-up, all children showed improvement in phonology. Analysis of the initial assessment tasks did not clearly reveal motoric or perceptual bases for the PPD or factors that were predictive of gain in phonology 3-5 months later. Descriptive comparisons of children's performance patterns on the initial assessment tasks suggested that phonemic perception might be correlated to severity and/or change in phonology.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».