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Enregistrement W2912114303 · doi:10.20448/journal.500.2019.61.1.6

Online Pragmatic Language Use in Asperger Syndrome and Learning Disability Discussion Forums

2019· article· en· W2912114303 sur OpenAlexaff
Francesca Dansereau, Tara Flanagan

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Social Sciences and Management Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismAsperger syndromeContext (archaeology)PsychologyThe InternetDevelopmental psychologyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has indicated that self-expression for individuals on the autism spectrum may be facilitated through written language by promoting a more flexible environment within which to express beliefs, opinions, ideologies and expectations—in essence, creating a safe place for communication. Such safe places have burgeoned with the evolution of the Internet, and many individuals with autism have taken the opportunity to express themselves publicly by developing their own virtual communities, some of which have taken place on discussion forums, websites and weblogs. This research study evaluates natural discourse in an Asperger Syndrome discussion forum to explore social communication in the autism spectrum community by using the pragmatic profile questionnaire of the CELF. A discussion forum for individuals with learning disabilities was used to explore similarities and differences in online pragmatic language use among people who self-identified as belonging to one of the two groups. The findings highlight the nuances in pragmatic language use in online discussion forums and the need to consider these skills in context. Researchers and practitioners should refrain from making one-size-fits-all recommendations regarding the creation of supportive social spaces for individuals on the autism spectrum.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,316 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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