Exploring how preschoolers who stutter use spoken language during free play: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Play is critically important for the healthy development of children. This study explored the viability of a methodology to investigate how preschoolers who stutter use language in play with peers.Method: Transcripts of peer-directed utterances of four preschoolers who stutter and four matched non-stuttering children during free play were analysed for measures of verbal output (numbers of utterances and words), length and complexity of utterances (mean length of communication unit and syntactic complexity), and lexical diversity (number of different words, type token ratio and vocd).Result: Viable speech samples were obtained. Verbal output scores of two children who stutter were the same or higher than their matched controls whereas mean length of communication unit and syntactic complexity scores for three children who stutter were lower than their matched controls. In 22 of the 24 comparisons across number of different words, type token ratio, and vocd, scores of children who stutter were the same or higher than their matched controls.Conclusion: Interpretation of data is limited by the small sample size and lack of standardised testing. However, results indicate that the methodology has promise for future research into the way preschoolers who stutter use spoken language during play and the quality of their play.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».