Research Priorities for Childhood Apraxia of Speech: A Long View
Notice bibliographique
Résumé
Special Issue: Selected Papers From the 2022 Apraxia Kids Research Symposium. The field of childhood apraxia of speech (CAS) has developed significantly in the past 15 years, with key improvements in understanding of basic biology including genetics, neuroscience, and computational modelling; development of diagnostic tools and methods; diversity of evidence-based interventions with increasingly rigorous experimental designs; and understanding of impacts beyond impairment-level measures. Papers in this special issue not only review and synthesize the some of the substantial progress to date but also present novel findings addressing critical research gaps and adding to the overall body of knowledge. A second aim of this prologue is to report the current research needs in CAS, which arose from symposium discussions involving researchers, clinicians, and Apraxia Kids community members (including parents of children with CAS). Four primary areas of need emerged from discussions at the symposium. These were: (a) What questions should we ask? (b) Who should be in the research? (c) How do we conduct the research? and (d) How do we move from research to practice? Across themes, symposium attendees emphasized the need for CAS research to better account for the diversity of people with CAS and improve the timeliness of implementation of high-level evidence-based practice across the lifespan. It is our goal that the articles and prologue discussion in this special issue provide an appreciation of advancements in CAS research and an updated view of the most pressing needs for future research.
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,014 |
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 ».