The Effect of Autism Degree on Children’s Verbal Communication Ability: The Mediating Role of Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
The study examined how the severity of autism affects children’s verbal communication skills, especially focus on the mediating role of cognitive function. Autism spectrum disorder (ASD) is a common neurodevelopmental disorder. It often causes difficulties in not only communication but also social interactions. We invited 200 children aged 3 to 6 years from Beijing to participant in our test. And the aim is to see how the level of autism impacts children’s communication skills by influencing cognitive function. In our research, we used many standardized tools to evaluate the severity of autism, cognitive function, and verbal communication abilities. For example, we used the Childhood Autism Rating Scale (CARS), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Language Impairment Assessment Scale for Preschool Children. There are many ways for us to collect data, such as natural observation and questionnaires. And we analyzed the data by using SPSS and Mplus 8.3 software. The results show that verbal communication skills are different in different groups, and cognitive function plays a key mediating role among them. In conclusion, cognitive function is very important in finding out the truth of how autism severity influences verbal communication. What’s more, this study aims to find out more targeted intervention strategies. In this way, educators can create more personalized teaching methods to help autistic children grow up much more healthily.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».