MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383483878 · doi:10.1080/02699206.2023.2226304

Evaluating the role of word-related parameters in the discriminative power of a novel nonword repetition task for bilingual children

2023· article· en· W4383483878 sur OpenAlexfundno aff
Theresa Bloder, Maren Eikerling, Maria Luisa Lorusso

Notice bibliographique

RevueClinical Linguistics & Phonetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteEuropean CommissionNunavut Wildlife Research Trust
Mots-clésDiscriminative modelPsychologyRepetition (rhetorical device)GermanTask (project management)LinguisticsWord (group theory)PopulationCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In bi- and monolingual children, nonword repetition tasks (NWRTs) differentiate typically developing (TD) children from children with Developmental Language Disorder (DLD) or children with a risk of DLD. Previous research has highlighted the importance of considering language specificity in nonword (NW) construction especially for bilingual children. A novel NWRT has been designed for the screening of DLD risk in the bilingual Italian-German preschool population, creating lists of language-specific (for the two target languages) and language-non-specific NWs. This study aimed to test the discriminative validity of this NWRT and to identify the characteristics of the NWs that maximise discriminative validity within language-specific and language-non-specific subsets. The findings confirm the role of language specificity (in terms of target language alikeness) but also of other characteristics related to word structure complexity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Linguistics & PhoneticsMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207