A Nonword Repetition Task Discriminates Typically Developing Italian-German Bilingual Children From Bilingual Children With Developmental Language Disorder: The Role of Language-Specific and Language-Non-specific Nonwords
Notice bibliographique
Résumé
In bi- and monolingual children, nonword repetition tasks (NWRTs) differentiate between typically developing (TD) and children with Developmental Language Disorder (DLD). Language specificity is a crucial factor in nonword construction especially for multilingual children. While language-specific nonwords seem less artificial than non-specific nonwords, the application of language-specific phonemes may be less suitable for bilingual children who are exposed to the target language less than monolingual peers. This study evaluates the concurrent and predictive value of a novel, computerized NWRT implemented in the MuLiMi web-platform and its potential in the discrimination of bilingual children with and without DLD, investigating the role of nonwords' language specificity. Thirty-seven children (of whom 17 had an objective risk of phonological disorders) with at least one Italian-speaking parent, living and attending kindergartens in Germany were tested with the MuLiMi NWRT and German standardized language tests. Caregivers and kindergarten teachers filled in questionnaires. Fourteen of the children were re-tested after 8-12 months. The results suggest that the new test's concurrent and discriminative validity are good. Analysis of variance revealed highly significant differences between children with and without (an objective risk of) phonological disorders and a significant interaction between nonword specificity and risk group. Significant correlations of initial scores with follow-up scores collected after 8-12 months were also found, as well as correlations with improvements in language abilities. In conclusion, although both language-specific and language-non-specific nonword repetition can support DLD risk identification in bilingual children, language-specific stimuli appear to be particularly sensitive indicators. This is interpreted as confirming DLD children's reduced sensitivity to frequent, familiar characteristics of the linguistic stimuli. The test's discriminative and concurrent validity showed to be robust to various potentially influencing factors like patterns of language exposure.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».