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Enregistrement W4318261331 · doi:10.1044/2022_jslhr-21-00636

Speech/Language Impairment or Specific Learning Disability? Examining the Usage of Educational Categories

2023· article· en· W4318261331 sur OpenAlexaff
Wendy C. Georgan, Lisa M. D. Archibald, Tiffany P. Hogan

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersHarvard University
Mots-clésPsychologySpecific language impairmentLanguage disorderLearning disabilityLanguage acquisitionLinguisticsAudiologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyMedicineCognitionMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Developmental language disorder (DLD) is a lifelong condition that when impacting educational performance is identified and serviced through U.S. schools as outlined in the Individuals with Disabilities Education Act. A few examples of educational categories that refer to DLD are (a) speech or language impairment (S/LI) and (b) specific learning disability (SLD). In this research note, we aim to examine trends in how these categories are assigned. METHOD: We analyzed publicly available data released by the U.S. Department of Education from six school years between 2010 and 2020. We examined the use of S/LI and SLD categories across students of different ages at the U.S. national and state levels. RESULTS: We present a trend in which younger students tend to be identified with the S/LI category, whereas older students tend to be identified with the SLD category. This trend is evident in all 6 years of data analyzed at the national level, and in 49 of 50 states. CONCLUSIONS: We discuss these findings in the context of research on language disorders to explain this trend. We highlight the potential damaging effects of using inconsistent terminology, including affecting the services for which students with DLD qualify and causing confusion for their parents and educators.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,322 · 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.

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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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