Cognitive and linguistic effects of narrative-based language intervention in children with Developmental Language Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Narrative-based language intervention provides a naturalistic context for targeting overall story structure and specific syntactic goals in children with Developmental Language Disorder (DLD). Given the cognitive demands of narratives, narrative-based language intervention also has the potential to positively impact related abilities such as working memory and academic skills. Methods: Ten children (8-11 years old) with DLD completed 15 sessions of narrative-based language intervention. Results: Results of single subject data revealed gains in language for five participants, four of whom improved on a probe tapping working memory. An additional four participants improved on a working memory probe only. On standardized measures, clinically significant gains were noted for one additional participant on a language measure and one additional participant on a visuospatial working memory. Carry over to reading was noted for three participants and to math for one participant. Across measures, gains in both verbal and visuospatial working memory were common. A responder analysis revealed that improvement in language may be associated with higher verbal short-term memory and receptive language at baseline. Those with working memory impairments were among those showing the fewest improvements across measures. Conclusions: Narrative-based language intervention impacted verbal skills in different ways across individual children with DLD.Implications: Further research is needed to gain an understanding of who benefits most from narrative-based language intervention.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle