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Enregistrement W4385275463 · doi:10.1044/2023_ajslp-22-00394

Are Children Performing Better on the Digit Span Backward Task Than the Digit Span Forward Task? An Exploratory Analysis

2023· article· en· W4385275463 sur OpenAlexaff
Theresa Pham, Lisa M. D. Archibald

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Speech-Language Pathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemory spanSpan (engineering)Task (project management)RecallNumerical digitPercentileRaw scoreAttention spanCognitive psychologyPsychologyNormativeAudiologyDevelopmental psychologyStatisticsArithmeticWorking memoryCognitionMathematicsRaw dataMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This research note was motivated by community speech-language pathologists (SLPs) who have expressed concerns about how to interpret the unexpected observation of higher performance on the Digit Span Backward task than the Digit Span Forward task on the Test of Integrated Language and Literacy Skills (TILLS). We therefore conducted an exploratory analysis to examine the pattern of digit span performance in children to help clinicians interpret their findings. METHOD: = 1,262). Raw scores, standard scores, and percentile ranks were systematically compared. In addition, we were able to estimate span length (longest number of items that can be accurately recalled) for 69 participants and evaluated the relation between performance and span length. RESULTS: Our exploratory analyses revealed that "better" performance on the backward than forward task was rare. Instead, the pattern that SLPs are reporting can be explained by three factors: (a) a statistical phenomenon exacerbating small differences, (b) comparing standard scores or percentile ranks instead of raw scores or span length, and (c) better backward scores can still mean longer forward span length. CONCLUSIONS: It is likely that community SLPs tended to report cases of better backward than forward recall because it is the more remarkable and interesting finding, leading to the perception that the pattern is common, when it is not. Overall, we caution clinicians against overinterpreting their own client's performance on the digit span tests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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