Inferential Comprehension Abilities in French-Speaking Preschoolers Exposed to Neglect in the Early Longitudinal Language and Neglect Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Using a longitudinal design, this study aimed to describe inferential comprehension abilities of neglected French-speaking preschool children from 42 to 66 months of age in comparison to non-neglected peers, to examine the association with receptive vocabulary, and to determine whether rates of change in inferential abilities over time was stable between the two group conditions. Method: An inferential comprehension task and the French version of the Peabody Picture Vocabulary Test–Fourth Edition were administered to a group of neglected children ( n = 37–40) and to a group of same-age non-neglected children ( n = 71–91) at 42, 54, and 66 months old, as part of the Early Longitudinal Language and Neglect study. Results: Results show that children exposed to neglect obtain significantly lower scores compared to their same-age peers on inferential comprehension and receptive vocabulary measures at all three time points ( p < .001) with large to very large effect sizes and indicate moderate to strong correlations between the two variables. Children from the neglected group present difficulties in inferencing compared to same-age non-neglected peers, a disadvantage that remains stable over time. Conclusions: This study demonstrates the significant gap in inferential comprehension abilities between neglected and non-neglected preschool children. These results reiterate the importance of early detection of language comprehension difficulties in young children coming from vulnerable environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».