Auditory and visual naming tests for children
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of naming in children has been hampered by the use of tests that were developed, either to assess naming in adults or to assess related verbal functions in children. We developed comparable visual naming test (VNT) and auditory description naming (ANT) specifically for children. We collected normative data, not only for accuracy, typically the sole performance measure, but also for response time (RT) and reliance on phonemic cuing. The normative sample consisted of 200 typically developing children, ages 6-15, with 40 children per 2-year age group (6-7, 8-9, 10-11, 12-13, and 14-15). Children were tested individually by a trained examiner. Based on item analysis, naming tests were finalized at 36 items for ages 8-15 and 28 items for ages 6-7. Age-stratified normative data are provided for accuracy, mean RT, tip-of-the-tongues (i.e., delayed but accurate responses plus items named following phonemic cueing), and a summary score, which incorporates all performance measures. Internal and test-retest reliability coefficients for both tests were reasonable. Accuracy scores were high across age groups, indicating that item names were within the mental lexicon of most typically developing children. By contrast, time and cue-based scores improved with age, reflecting greater efficiency in word retrieval with development. These complementary auditory naming and visual naming tests for children address a longstanding clinical need, improving upon the current standard with respect to the sensitivity of performance measures and the addition of an auditory verbal component to the assessment of naming in children.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,003 |
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 ».