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Enregistrement W4390078617 · doi:10.1017/s1355617723005647

13 Considerations for the Neuropsychological Assessment of Verbal Abilities in Japanese Speakers

2023· article· en· W4390078617 sur OpenAlexaboutno aff
Erin T. Kaseda, Aya Haneda, Hirofumi Kuroda, Sayaka Machizawa, Torricia H. Yamada

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyVerbal fluency testCognitionNormativeSyllableVerbal memoryCognitive psychologyLinguisticsNeuropsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Although the majority of Japanese speakers live in Japan, there are also large populations of Japanese speakers in the United States of America and Brazil, with more than a million Japanese speakers across the two countries. Only 53% of foreign-born Japanese individuals in the United States report proficiency in English. Although there has been increasing attention to the neuropsychological assessment of linguistically diverse patients broadly in recent years, there are specific considerations unique to Japanese that clinicians and researchers should be aware of when working with Japanese speakers outside of Japan. The aim of the present study is to present considerations and appropriately normed assessments of verbal abilities for Japanese patients. Participants and Methods: A systematic review of cognitive screeners and assessments of verbal fluency, verbal memory, and verbal academic skills that have been translated and normed for use with Japanese speaking populations was conducted. Studies published in both English and Japanese were reviewed. Test content modifications, administration modifications, and relevant cultural and linguistic considerations were synthesized and summarized. Results: One consideration in translation is the use of words that are linguistically and culturally comparable across the two languages. Multiple cognitive screeners and verbal learning/memory tasks have been translated with cultural equivalency considerations (e.g., for the Montreal Cognitive Assessment, velvet, church, and daisy were changed to silk, shrine, and lily). In Japanese, there is a one-to-one correspondence between sound (syllable) and graphemes (kana script), compared to one-to-many associations in alphabet-based languages like English. This impacts normative expectations on letter fluency tasks. The hiragana letters, A, Ka, and Shi (fc, fr, L) are recommended because there are relatively large number of words that start with these letters and the number of words generated with these letters showed close to normal distributions in previous research. Unlike letter fluency, semantic fluency is believed to be relatively culture-free and independent of language systems. The Japanese writing system utilizes both phonographic systems where written symbols map onto sounds, and logographic systems, where written symbols map onto concepts. This is in contrast to English, which has a solely phonographic written system. These two separate writing systems complicate the assessment of reading among Japanese-speaking individuals, as there may be a dissociation between abilities in reading in the phonographic versus logographic systems. Acculturation has been shown to impact performance on certain verbal task performances, along with demographic variables such as immigration generation status and bilingualism. Conclusions: Neuropsychologists should be familiar with linguistic differences between English and Japanese such as the one-to-one correspondence between sound and grapheme in Japanese and the use of both phonographic and logographic systems in written Japanese. Neuropsychologists should also be careful to use tests that are translated for cultural equivalence rather than direct translations, and that have been normed for use with Japanese speakers. Finally, general cross-cultural considerations in assessment such as the evaluation of bilingualism, familiarity with the testing environment, and other factors remain essential.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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