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Enregistrement W4285588380 · doi:10.1080/17518423.2022.2099030

Aided communication, mind understanding and co-construction of meaning

2022· article· en· W4285588380 sur OpenAlexafffund
Kristine Stadskleiv, Beata Batorowicz, Annika Dahl­gren Sandberg, Kaisa Launonen, Janice Murray, Kirsi A. Neuvonen, Judith Oxley, Gregor Renner, Martine Smith, Gloria Soto, Hans van Balkom, Catia Walter, Chih-Kang Yang, Stephen von Tetzchner

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorOntario Federation for Cerebral Palsy
Mots-clésComprehensionPsychologyMeaning (existential)Symbol (formal)Task (project management)Adaptation (eye)Nonverbal communicationCognitive psychologySpellingLinguisticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mind understanding allows for the adaptation of expressive language to a listener and is a core element when communicating new information to a communication partner. There is limited knowledge about the relationship between aided language and mind understanding. This study investigates this relationship using a communication task. The participants were 71 aided communicators using graphic symbols or spelling for expression (38/33 girls/boys) and a reference group of 40 speaking children (21/19 girls/boys), aged 5;0-15;11 years. The task was to describe, but not name, drawings to a communication partner. The partner could not see the drawing and had to infer what was depicted from the child's explanation. Dyads with aided communicators solved fewer items than reference dyads (64% vs 93%). The aided spellers presented more precise details than the symbol users (46% vs 38%). In the aided group, number of correct items correlated with verbal comprehension and age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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