Le trouble développemental du langage (TDL) : mise à jour interdisciplinaire
Notice bibliographique
Résumé
Bien que le trouble développemental du langage (TDL) soit fréquent (7,58 %; Norbury et al., 2016) et ait des impacts perdurant jusqu'à l’âge adulte (Feeney, Desha, Khan, Ziviani, & Nicholson, 2016), il est beaucoup moins connu que d’autres problématiques telles que le trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) ou le trouble du spectre de l’autisme (TSA). L’inconstance des définitions selon les domaines (p. ex., médecine, éducation, psychologie, orthophonie) pourrait partiellement expliquer cette méconnaissance (Bishop, 2017). Depuis peu, une terminologie et une démarche menant au diagnostic de TDL font l’objet d’un consensus international multidisciplinaire, et ce, grâce au projet CATALISE (Bishop, Snowling, Thompson, Greenhalgh, & CATALISE-consortium, 2016, 2017). Le but de cet article est de présenter une mise à jour des enjeux et des connaissances actuelles liés au TDL en s’intéressant aux changements d’appellation et de critères initiés par le projet CATALISE. Pour les professionnels et chercheurs œuvrant dans le domaine, il s’agit d’une occasion de réfléchir aux besoins des personnes vivant avec un TDL.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».