Graduate Student Clinicians' Perceptions of Child Speech Sound Errors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Speech-language pathologists (SLPs) rely on auditory perception to form judgments on child speech. This can be challenging for graduate student clinicians with limited clinical experience as they often need to judge children's speech errors using their auditory perception. This study examined how consistently graduate student clinicians used a 3-point perceptual rating scale to judge child speech. Method: Twenty-four graduate student clinicians rated single words produced by children with typically developing speech and language skills and children with speech sound disorders. All participants rated the productions using a 3-point scale, where "2" was an accurate production, "1" was a close approximation, and "0" was an inaccurate production. Ratings were solely based on the auditory signal. These ratings were compared to a consensus rating formed by two experienced SLPs. Results: Graduate student clinicians reached substantial agreement with the expert SLP rating. They reached the highest percentage agreement when rating accurate productions, and the lowest agreement when rating inaccurate productions. Conclusions: Graduate student clinicians reached substantial agreement with expert SLP rating in judging child speech using a 3-point scale when provided with detailed descriptions of each rating category. These results are consistent with previous findings on the role that clinical experience plays in speech error perception tasks and highlight the need for additional listening training in speech-language pathology graduate programs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».