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Enregistrement W6907771334 · doi:10.23641/asha.24171087

Cinderella story retell task in Canadian French (Brisebois et al., 2023)

2023· other· en· W6907771334 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuefigshare ASHA Publications · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInter-rater reliabilityChecklistIntraclass correlationReliability (semiconductor)NormativeTask (project management)HumWilcoxon signed-rank test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Main concept (MC) analysis is a well-documented method of discourse analysis in adults with and without brain injury. This study aims to develop a MC checklist that is culturally and linguistically adapted for Canadian French speakers and examine its reliability. We also documented microstructural properties and provide a normative reference in persons not brain injured (PNBIs).Method: Discourse samples from 43 PNBIs were collected. All participants completed the Cinderella story retell task twice. Manual transcription was performed for all samples. The 34 MCs for the Cinderella story retell task were adapted into Canadian French and used to score all transcripts. In addition, microstructural variables were extracted using Computerized Language Analysis (CLAN). Intraclass correlation coefficients were computed to assess interrater reliability for MC codes and microstructural variables. Test–retest reliability was assessed using intraclass correlations, Spearman’s rho correlations, and the Wilcoxon signed-ranks test. Bland–Altman plots were used to examine the agreement of the discourse measures between the two sessions.Results: The MC checklist for the Cinderella story retell task adapted for Canadian French speakers is provided. Good-to-excellent interrater reliability was obtained for most MC codes; however, reliability ranged from poor to excellent for the “inaccurate and incomplete” code. Microstructural variables demonstrated excellent interrater reliability. Test–retest reliability ranged from poor to excellent for all variables, with the majority falling between moderate and excellent. Bland–Altman plots illustrated the limits of agreement between test and retest.Conclusions: This study provides the MC checklist for clinicians and researchers working with Canadian French speakers when assessing discourse with the Cinderella story retell task. It also addresses the gap in available psychometric data regarding test–retest reliability in PNBIs.Supplemental Material S1. Best Practice Guidelines for Reporting Spoken Discourse in Aphasia and Neurogenic Communication Disorders.Supplemental Material S2. CLAN commands used to extract discourse variables in the transcripts and summary of interrater reliability results.Supplemental Material S3. MC scoring template.Supplemental Material S4. Canadian French adaptation of the Main concepts for the Cinderella retell task.Brisebois, A., Brambati, S. M., Jutras, C., Rochon, E., Leonard, C., Zumbansen, A., Anglade, C., & Marcotte, K. (2023). Adaptation and reliability of the Cinderella story retell task in Canadian French persons without brain injury. American Journal of Speech-Language Pathology, 32(6), 2871–2888. https://doi.org/10.1044/2023_AJSLP-23-00101

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
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