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Enregistrement W3172536576 · doi:10.1121/10.0004754

A linguist's perspective on teaching communication disorders

2021· article· en· W3172536576 sur OpenAlexaff
Robert Hagiwara

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPhonologyPerspective (graphical)Presentation (obstetrics)MarkednessSpeech-Language PathologyAphasiaPsychologyFocus (optics)Computer scienceCognitive psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I am a linguist in a linguistics department rather than a clinician in an accredited program, and thus some aspects of a typical intro speech and hearing science course are well beyond my capabilities and experience, e.g., clinical decision making, intervention, etc. My approach to teaching communication disorders to linguistics students has always been to focus on discussing the communication breakdown in relation to standard linguistic insights of a typical speaker/hearer, things like natural classes and markedness, content versus grammatical function, and so on. I ask my students to understand, for instance, what is going on when a child learns phonology or an adult brain processes language; what seems to be ‘breaking’ when a child presents a speech sound disorder or an adult presents aphasia; and how a “standard” linguistic view handle (or not) the relationship of these cases. While there are many outstanding textbooks intended to introduce the field of communication disorders to students entering the field, there are few suitable for a course from “my perspective“ aimed to linguistics students. Some years ago, I realized that I was probably going to have to write (or edit) one myself. In this presentation, I present my plans for the content and organization for this textbook.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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