Tutorial: Speech Assessment for Multilingual Children Who Do Not Speak the Same Language(s) as the Speech-Language Pathologist
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this tutorial is to support speech-language pathologists (SLPs) undertaking assessments of multilingual children with suspected speech sound disorders, particularly children who speak languages that are not shared with their SLP. METHOD: The tutorial was written by the International Expert Panel on Multilingual Children's Speech, which comprises 46 researchers (SLPs, linguists, phoneticians, and speech scientists) who have worked in 43 countries and used 27 languages in professional practice. Seventeen panel members met for a 1-day workshop to identify key points for inclusion in the tutorial, 26 panel members contributed to writing this tutorial, and 34 members contributed to revising this tutorial online (some members contributed to more than 1 task). RESULTS: This tutorial draws on international research evidence and professional expertise to provide a comprehensive overview of working with multilingual children with suspected speech sound disorders. This overview addresses referral, case history, assessment, analysis, diagnosis, and goal setting and the SLP's cultural competence and preparation for working with interpreters and multicultural support workers and dealing with organizational and government barriers to and facilitators of culturally competent practice. CONCLUSION: The issues raised in this tutorial are applied in a hypothetical case study of an English-speaking SLP's assessment of a multilingual Cantonese- and English-speaking 4-year-old boy. Resources are listed throughout the tutorial.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,011 |
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 ».