Bilingualism measures in children: A critical review of content overlap, development, and pragmatic quality
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A variety of assessment tools (e.g. questionnaires) measure the type and degree of bilingualism in children in both research and clinical settings. Although these tools are often assumed to evaluate the same constructs and be interchangeable, this may not be the case, as indicated by other recent reviews. This review critically evaluated existing measures of child bilingualism, focusing on item-content overlap, measure development, and pragmatic quality. METHOD: A database and manual search identified studies on child bilingualism measure development, which were then appraised using the Psychometric and Pragmatic Evidence Rating Scale and the Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments. RESULT: Analysis across the six identified measures showed weak between-measure content overlap, with less than one quarter of items shared on average, suggesting they assess different constructs. Ratings indicated varied pragmatic quality, especially in assessor burden (training, interpretation). Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments evaluations also highlighted shortcomings in measure design and development. CONCLUSION: The findings underscore the need for improved content validity and better pragmatic criteria for the clinical use of these tools. We offer recommendations for measure selection dependent on use case (e.g. setting-specific needs) and suggestions for future bilingualism measure development, prioritising a pragmatic approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».