Exploration of a quantitative method for measuring behaviors in conversation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The literature on communication partner training (CPT) includes mainly studies with a small number of participants, because methods to measure changes in conversation pose practical challenges limiting the analysis of large samples.Aim: The aim of this study was to explore a quantitative procedure that would allow one to measure specific behavioral changes occurring in conversational exchanges involving a person with aphasia and a partner.Methods & Procedures: Forty-three problem-solving situations presented visually as well as with a simple written explanation were created to elicit conversation. In order to test the situations and develop further a procedure, we used data from a spouse of a man with aphasia during CPT delivered in a clinical setting. We developed specific definitions related to conversational behaviors targeted in the CPT. These defined behaviors were analyzed using a transcription-less method and an annotation software in the couple’s 39 conversation samples collected before, throughout, and 3-months post CPT. Reliability data were collected.Outcomes & Results: The procedure enabled us to create a protocol with two types of conversational situations and reliable definitions for measurement of conversational behaviors in a timely fashion. Pilot data of the measures are provided.Conclusions: It is expected that the method presented in this pilot study may be used to document the outcomes of CPT. It could be used with single-subject designs that require repeated measures and multiple group designs that require comparable data over large samples. It provides a method of data collection and analysis to better evaluate the effects of conversation-based treatments such as CPT.
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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 | 0,060 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».