Psychometric properties of FVMC (Guo et al., 2019)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to provide reference data and evaluate the psychometric properties for the finite verb morphology composite (FVMC) measure in children between 4 and 9 years of age from the database of the Edmonton Narrative Norms Instrument (ENNI; Schneider, Dubé, & Hayward, 2005).Method: Participants included 377 children between age 4 and age 9, including 300 children with typical language and 77 children with language impairment (LI). Narrative samples were collected using a story generation task. FVMC scores were computed from the samples. Split-half reliability, concurrent criterion validity, and diagnostic accuracy for FVMC were further evaluated.Results: Children's performance on FVMC increased significantly between age 4 and age 9 in the typical language and LI groups. Moreover, the correlation coefficients for the split-half reliability and concurrent criterion validity of FVMC were medium to large (rs ≥ .429, ps < .001) at each age level. The diagnostic accuracy of FVMC was good or acceptable from age 4 to age 7, but it dropped to a poor level at age 8 and age 9.Conclusion: With the empirical evidence, FVMC is appropriate for identifying children with LI between age 4 and age 7. The reference data of FVMC could also be used for monitoring treatment progress. Supplemental Material S1. Description of the stories in the ENNI protocol. Supplemental Material S2. Computation of the finite verb morphology composite (FVMC). Supplemental Material S3. Example of a receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Supplemental Material S4. F values, p values, and effect sizes (d) for the group differences in total number of C-units, mean length of C-units in morphemes (MLCUm), number of different words (NDW), and number of obligatory contexts for the FVMC analysis (# of OC for FVMC) by age. Supplemental Material S5. Z score and confidence interval calculation table for FVMC. Guo, L.-Y., Eisenberg, S., Schneider, P., & Spencer, L. (2019). Finite verb morphology composite between age 4 and age 9 for the Edmonton Narrative Norms Instrument: Reference data and psychometric properties. Language, Speech, and Hearing Services in Schools, 51(1), 128-143. https://doi.org/10.1044/2019_LSHSS-19-0028
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».