Using semantic verbal fluency to estimate the relative and absolute vocabulary size of bilinguals: An exploratory study of children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The full assessment of bilingual children often involves at least one language for which formal vocabulary tests are lacking and which the examiner does not speak. We examined, in a sample of children with typical development (TD), whether a semantic verbal fluency task, typically used in research as a measure of executive function, could be used in the place of a formal vocabulary test to estimate vocabulary knowledge when formal tests are not available. METHOD: 113 TD monolingual French speakers and TD bilinguals and with varying degrees of exposure to French, age 6 to 17 years, completed tests of vocabulary knowledge and semantic verbal fluency. A subset of 64 participants spoke French and English and were tested in both languages. Verbal fluency measures calculated using a traditional method which uses specific rules for superordinate categories and for animals of different sex and age and a simplified scoring method which simply counts all words produced, included the total number of words produced in each language, Total Vocabulary and Conceptual Vocabulary measures combining both languages, as well as analyses of lexical composition and word frequency within the study sample. RESULTS: Linear regressions revealed that the number of words produced predicted vocabulary size in a language-specific way, with slightly stronger predictions made by the simplified scoring method. As expected, bilinguals produced more words and more unique words in their language of greater exposure, while different exposure groups were equivalent in measures combining both languages, including their Total vocabulary and Conceptual vocabulary. Producing unusual words (infrequently produced in the study sample) indicated higher vocabulary scores. CONCLUSIONS: This study supports the use of the verbal fluency task as a quick and simple tool to obtain a rough estimate of vocabulary size in TD monolinguals and bilinguals. This tool shows promise as well in clinical work with other populations, subject to further verification.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».