The Contribution of Socioeconomic Status to Children's Performance on Three Grammatical Measures in the Edmonton Narrative Norms Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study was to evaluate the relative contribution of socioeconomic status (SES) on three grammatical measures-finite verb morphology composite (FVMC), percent grammatical utterances (PGU), and clausal density-in children between the ages of 4 and 9 years. Method Data for this study were from the normative sample in the Edmonton Narrative Norms Instrument. For 359 children, hierarchical linear regression was performed to evaluate the amount of variance in FVMC, PGU, and clausal density that was uniquely explained by SES after accounting for child chronological age and language status (typical, impaired). Results After child age and language status were controlled, SES was a significant predictor of PGU and clausal density scores, but not of FVMC scores. SES uniquely accounted for 0.5% of variance in PGU scores and 0.8% of variance in clausal density scores. Conclusions Consistent with maturational accounts of children's development of tense markers, results of this study offer evidence that, among grammatical measures, FVMC is uniquely robust to variation in SES. Although significant, the variance of PGU and clausal density scores uniquely accounted for by SES was close to minimum. Clinicians can therefore include these three grammatical measures for assessing children of different socioeconomic backgrounds. Supplemental Material https://doi.org/10.23641/asha.14810484.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».