Properties of Lexical Diversity in the Narratives of Children With Typical Language Development and Developmental Language Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We examined four measures of lexical diversity in the narratives of children with typical language development (TLD) and developmental language disorder (DLD) that comprised the normative sample of the Edmonton Narrative Norms Instrument (Schneider et al., 2005). The purpose was to document the properties of each measure with respect to variations in utterance and sample length, developmental trends, and group differences. Method The sample consisted of 377 picture-elicited, story generation transcripts from children with TLD ( n = 300) and DLD ( n = 77) aged 4–9 years. We extracted the moving-average type–token ratio (MATTR) and the number of different words from the full sample, from samples equated for the number of utterances, and from samples equated for the total number of words. Results MATTR was the only measure to show no relationships to utterance or sample length. All measures showed significant positive growth with age and significant groupwise differences between children with TLD and DLD. However, the magnitude of age effects and differentiation between groups varied considerably across measures. Across measures, there were significant differences in the number of children with DLD who were identified with low lexical diversity relative to their same-age peers in the TLD group. Conclusion The results of this study support the view that different measures of lexical diversity may be appropriate for different clinical purposes. It is important for clinicians to understand how measures of lexical diversity function in order to make educated choices among measures and ensure appropriate interpretation.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».