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Enregistrement W4408954636 · doi:10.1080/07434618.2025.2477701

Unraveling time in communicative interactions involving children who use aided communication

2025· article· en· W4408954636 sur OpenAlexaff
Beata Batorowicz, Kristine Stadskleiv, Fiona Campbell, Stephen von Tetzchner

Notice bibliographique

RevueAugmentative and Alternative Communication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmentative and alternative communicationCommunicationPsychologyLinguisticsTypically developingComputer scienceDevelopmental psychologyAutism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time use and timing are of particular relevance for people who use communication aids because of the role time plays in communication. However, the use of time in real-life communicative interactions of aided communicators has not been much researched. The present study explores time use in goal-oriented and activity-based communicative interactions involving 72 children who used aided communication and 56 children who used natural speech, aged 5-15 years, and their communication partners. The children using aided communication took significantly longer time than their naturally speaking peers to complete the tasks using language. Access method, whether direct or scanning, did impact aided communicators' time use, with children using direct access being faster than children using scanning. Time use was not statistically related to age or verbal comprehension but was related to non-verbal reasoning: to communicate with their partners, children with higher non-verbal reasoning scores used less time than children with lower reasoning scores. Regardless of access method, aided communicators who used less time to communicate had more success in solving the tasks. The results suggest that to tackle the issue of time, aided language interventions with children could focus on communicative problem-solving with partners in real-life situations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,380 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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