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Enregistrement W4411503947 · doi:10.1177/23969415251353154

Receptive Vocabulary, Phonological Short-Term Memory, Theory of Mind and Oral Inferential Comprehension in French-Speaking Preschoolers With and Without Developmental Language Disorder

2025· article· en· W4411503947 sur OpenAlexafffund
Paméla Filiatrault-Veilleux, Julia Pichonsky, Chantal Desmarais

Notice bibliographique

RevueAutism & Developmental Language Impairments · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésComprehensionPsychologyVocabularyDevelopmental psychologyShort-term memoryCognitionTheory of mindReading comprehensionWorking memoryCognitive psychologyVocabulary developmentReading (process)Linguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims Inferential comprehension difficulties and their impacts on reading comprehension are well documented in school-aged children with Developmental Language Disorder (DLD). In comparison, fewer studies have been conducted in young children with DLD prior to their formal schooling journey. In addition, the contribution of linguistic and cognitive skills to oral inferential comprehension abilities in preschoolers, notably receptive vocabulary, phonological short-term memory, and theory of mind (ToM), requires further investigation. The first aim of this study is to explore how young children presenting with DLD aged 5 to 6 years perform when compared to same-age and younger children presenting with typical language development (TLD) on measures of oral inferential comprehension, receptive vocabulary, ToM, and phonological short-term memory. The second aim is to analyze how these linguistic and cognitive skills contribute to oral inferential comprehension in both DLD and TLD preschool children. Methods A total of 112 preschool children participated in this study, including 21 ( n = 21) children with DLD aged 5 to 6 years and two TLD groups, 37 ( n = 37) younger children aged 4 to 5 years and 54 ( n = 54) same-age children. A narrative-based oral inferential comprehension task was administered to all children, in addition to measures of receptive vocabulary, phonological short-term memory, and ToM. Analysis of covariance (ANCOVAs) were used to compare performances between the three groups, followed by Pearson correlations and hierarchical regression analyses to examine the contribution of these variables to oral inferential comprehension abilities across the sample. Results After controlling for level of parental education (LPE) and biological sex, children with DLD performed significantly below the same-age TLD group on all four measures with large effect sizes ( p < .001; η 2 = .17–.44). Their performance was comparable to the younger TLD group on measure of oral inferential comprehension ( p = .234), and significantly below on measures of receptive vocabulary ( p = .008), phonological short-term memory ( p < .001), and ToM ( p = .028). Results from the regression analysis indicated that age, LPE, diagnosis condition, receptive vocabulary and ToM accounted for 53% of the total variance in oral inferential comprehension. Conclusions and implications This study reiterates the early listening comprehension difficulties experienced by preschool children with DLD when compared to children presenting with typical language development. The results also indicate that when controlling for age, LPE and diagnosis condition, children are likely to have better inferential comprehension abilities if they perform well on a measure of ToM. Considering that challenges related to language comprehension are acknowledged to be persistent and less responsive to intervention, these findings can help inform the development of evidence-based interventions aiming at supporting language comprehension of young children with DLD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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