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Enregistrement W4304693700 · doi:10.1007/s10803-022-05678-w

The Influence of Bilingual Language Exposure on the Narrative, Social and Pragmatic Abilities of School-Aged Children on the Autism Spectrum

2022· article· en· W4304693700 sur OpenAlexafffund
Myriam L. H. Beauchamp, Stefano Rezzonico, Terry Bennett, Eric Duku, Stelios Georgiades, Connor M. Kerns, Pat Mirenda, Annie Richard, Isabel M. Smith, Péter Szatmári, Tracy Vaillancourt, Charlotte Waddell, Anat Zaidman‐Zait, Lonnie Zwaigenbaum, Mayada Elsabbagh

Notice bibliographique

RevueJournal of Autism and Developmental Disorders · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of OttawaCentre for Addiction and Mental HealthSickKids FoundationUniversity of TorontoDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKids Brain Health NetworkCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesSinneave Family FoundationAutism Speaks
Mots-clésPsychologyNarrativeAutismNeuroscience of multilingualismDevelopmental psychologyLanguage developmentLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the narrative abilities of bilingual and monolingual children on the autism spectrum (AS), whether bilinguals presented stronger social and pragmatic language abilities compared to monolinguals, and the link between narrative, social, and pragmatic language abilities.The narrative, social, and pragmatic language skills of school-aged bilinguals (n = 54) and monolinguals (n = 80) on the AS were assessed using normed measures. Language exposure was estimated through a parent questionnaire.Bilinguals performed similarly to monolinguals on measures of narrative, social, and pragmatic language skills. However, balanced bilinguals performed better on a nonliteral language task.Overall, results indicate that bilingual children on the AS can become as proficient in using language as monolinguals and may enjoy a bilingual advantage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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