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Enregistrement W2619791510

PAPER: Adjusting for Cumulative French Language Exposure in the WISC V French Canadian Norms

2016· article· en· W2619791510 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueITC 2016 Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchPsychologyDemographyPopulationNeighbourhood (mathematics)GeographyDevelopmental psychologySociologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Canada has a large and diverse Francophone population, with the majority residing in the Eastern province of Quebec (>90%), while a minority live in communities scattered throughout the rest of the vast countryside. The level of French proficiency among children living in Canada varies considerably across provinces and local communities within provinces. Theoretically, linguistic differences can be attributed to this diversified demography. It was hypothesized that the cumulative effects of French language exposure could be measured and used to predict differences in language proficiency among children in the WISC­-V French Canadian standardization study. Objectives: To evaluate whether verbal performance varied across children in the WISC­-V French sample (N=950) based on levels of French exposure, and whether these differences occurred over and above differences in actual intelligence. In addition, to evaluate whether adjusting children’s verbal scores based on level of exposure to French would equalize children in the sample to the same normal distribution of language ability. Design/Methodology : A linguistic environment questionnaire was developed specifically to capture children’s cumulative exposure to the French language, including proximal (home, neighbourhood, school) and distal (Region of Canada and Mobility in Canada) factors as well as objective population density measures to calculate the probability of exposure to languages other than French by region of Canada. Results: Overall performance on the verbal subtests of the WISC V was highest among children with the highest cumulative exposure to French. Mean performance on the verbal comprehension index (VCI) decreased by region as the probability of encountering other French speakers decreased, and as French exposure in the home decreased. We developed regression equations for each verbal subtest to adjust for level of French language exposure. Using these adjusted subtests scores, we re-calculated VCI.  After controlling for differences in language exposure, previously observed differences in verbal performance across regions were eliminated. Conclusion: Level-setting exposure to the French language in the WISC V is a critical step to ensuring all children can be appropriately compared against one national French Canadian norm, irrespective of whether the child lives in a minority or majority French region of Canada.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,267 · 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