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Enregistrement W2981286853 · doi:10.1177/1053815119880944

Early Vocabulary in Children With Cochlear Implants: A Comparison Between Three Assessment Methods

2019· article· en· W2981286853 sur OpenAlexafffund
Louise Duchesne, Natacha Trudeau, Andrea A. N. MacLeod, François Bergeron, Elin Thordardottir

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Intervention · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-Réadaptation
Mots-clésVocabularyPsychologyLanguage developmentChecklistVocabulary developmentDevelopmental psychologyAssistive technologyHearing lossAudiologyLinguisticsCognitive psychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In children with a hearing loss who receive cochlear implants (CIs) under the age of 2, regular assessments are conducted to monitor auditory and linguistic progress. However, the collection of authentic, representative, and reliable expressive language data on young children with CIs remains a challenge. The purpose of the study was to determine whether data from parental report, language diary, and spontaneous language sample are equally representative of the development of expressive vocabulary over the first 12 months of CI use. Nine French-speaking children and their families participated in the study. We collected data at 3, 6, 9, and 12 months post-implantation, and we measured parental satisfaction regarding the use of a language diary. All three methods showed a progression in the total number of different words expressed over time and captured grammatical diversity. The findings suggest that when vocabulary size is still small, the diary might provide a more comprehensive picture of development than a vocabulary checklist.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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