Morphological Errors in Spanish-Speaking Bilingual Children With and Without Developmental Language Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study was to find morphological markers with good diagnostic accuracy to identify developmental language disorders (DLD) in Spanish–English bilingual children. Method The participants in this study included 66 Spanish–English bilingual children between the ages of 4;0 and 6;11 (years;months) with ( n = 33) and without DLD ( n = 33). We employed a comprehensive production task in Spanish to elicit morphological structures that have been previously found to be problematic for Spanish-speaking children with DLD. These structures included elements of nominal morphology (articles, direct object pronouns, adjectives, and plurals) and verbal morphology (verbs and the subjunctive mood). Logistic regression was used in this study to find a set of grammatical structures that most accurately predicted group membership. Results Spanish–English bilingual children with and without DLD significantly differed from each other in their accurate production of articles, clitics, adjectives, verbs, and the subjunctive mood. Clitics, verbs, and the subjunctive mood in isolation had adequate diagnostic accuracy. A combination of verb and subjective mood accuracy best predicted group membership in this study (sensitivity of 85% and specificity of 91%). Conclusion In addition to clitics, verbs, and the subjunctive mood, both elements of verbal morphology should be considered grammatical markers of DLD in Spanish–English bilingual children. Supplemental Material https://doi.org/10.23641/asha.13641320
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».