Psychometric properties of FVMC (Guo et al., 2019)
Notice bibliographique
Résumé
<b>Purpose: </b>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).<b>Method: </b>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.<b>Results: </b>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 (<i>r</i>s ≥ .429, <i>p</i>s < .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.<b>Conclusion: </b>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.<b><br></b><b>Supplemental Material S1. </b>Description of the stories in the ENNI protocol. <br><b>Supplemental Material S2. </b>Computation of the finite verb morphology composite (FVMC). <br><b>Supplemental Material S3.</b> Example of a receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. <br><b>Supplemental Material S4. </b><i>F</i> values, <i>p</i> values, and effect sizes (<i>d</i>) 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.<br><b>Supplemental Material S5.</b> <i>Z</i> score and confidence interval calculation table for FVMC. <br>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. <i>Language, Speech, and Hearing Services in Schools, 51</i>(1)<i>, </i>128-143. https://doi.org/10.1044/2019_LSHSS-19-0028
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,195 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».