Clausal Density Between Ages 4 and 9 Years for the Edmonton Narrative Norms Instrument: Reference Data and Psychometric Properties
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study provided reference data and examined psychometric properties for clausal density (CD; i.e., number of clauses per utterance) in children between ages 4 and 9 years from the database of the Edmonton Narrative Norms Instrument (ENNI). Method Participants in the ENNI database included 300 children with typical language (TL) and 77 children with language impairment (LI) between the ages of 4;0 (years;months) and 9;11. Narrative samples were collected using a story generation task, in which children were asked to tell stories based on six picture sequences. CD was computed from the narrative samples. The split-half reliability, concurrent criterion validity, and diagnostic accuracy were evaluated for CD by age. Results CD scores increased significantly between ages 4 and 9 years in children with TL and those with LI. Children with TL produced higher CD scores than those with LI at each age level. In addition, the correlation coefficients for the split-half reliability and concurrent criterion validity of CD scores were all significant at each age level, with the magnitude ranging from small to large. The diagnostic accuracy of CD scores, as revealed by sensitivity, specificity, and likelihood ratios, was poor. Conclusions The finding on diagnostic accuracy did not support the use of CD for identifying children with LI between ages 4 and 9 years. However, given the attested reliability and validity for CD, reference data of CD from the ENNI database can be used for evaluating children's difficulties with complex syntax and monitoring their change over time. Supplemental Material https://doi.org/10.23641/asha.13172129.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».