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Enregistrement W4282972499 · doi:10.5539/jedp.v12n2p12

Exploring Assessment of Situational Intelligibility in Children with and without Speech-Language Disorders

2022· article· en· W4282972499 sur OpenAlexvenueno aff
Debra L. Burnett, Kristin M. Pelczarski, Ann Bosma Smit

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational and Developmental Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySituational ethicsIntelligibility (philosophy)GestureDevelopmental psychologySocial psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parents of young children typically respond to their child’s communications with language that is syntactically and semantically appropriate to what the child said. However, parents of children with speech-language disorders (SLD) may not always understand their child and so may not respond to the child’s communication attempts in a language-promoting manner. The goal of the present study is to explore the use of a new questionnaire about children’s situational intelligibility, the Caregiver/Parent Understanding-the-Child Questionnaire (CPUCQ). The CPUCQ asks parents to respond to 31 common communication situations, ranging from saying “Thank you” to telling a story. Parents indicate the child’s mode of communication in each situation (Speech only, Speech plus gesture, Gesture only, or Child does not do this), and they also rate how well they understand the child. The CPUCQ and various language measures were administered to 54 typically developing (TD) children and 34 children with SLD in the age range 2;0 – 6;8. Both groups showed developmental change over the age range in the mode of communication and in the understandability ratings. Further study of the CPUCQ as an assessment instrument is warranted, particularly as it may provide valuable information that can be used clinically to determine treatment goals.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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