Beyond Sentences: Using the Expression, Reception, and Recall of Narratives Instrument to Assess Communication in School-Aged Children With Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Impairments in the social use of language are universal in autism spectrum disorder (ASD), but few standardized measures evaluate communication skills above the level of individual words or sentences. This study evaluated the Expression, Reception, and Recall of Narrative Instrument (ERRNI; Bishop, 2004) to determine its contribution to assessing language and communicative impairment beyond the sentence level in children with ASD. Method: A battery of assessments, including measures of cognition, language, pragmatics, severity of autism symptoms, and adaptive functioning, was administered to 74 8- to 9-year-old intellectually able children with ASD. Results: Average performance on the ERRNI was significantly poorer than on the Clinical Evaluation of Language Fundamentals-Fourth Edition (CELF-4). In addition, ERRNI scores reflecting the number and quality of relevant story components included in the participants' narratives were significantly positively related to scores on measures of nonverbal cognitive skill, language, and everyday adaptive communication, and significantly negatively correlated with the severity of affective autism symptoms. Conclusion: Results suggest that the ERRNI reveals discourse impairments that may not be identified by measures that focus on individual words and sentences. Overall, the ERRNI provides a useful measure of communicative skill beyond the sentence level in school-aged children with ASD.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».