Psychometric properties of PGU (Guo et al., 2019)
Notice bibliographique
Résumé
<b>Purpose: </b>The purpose of this article was to provide the reference data and evaluate psychometric properties for the percent grammatical utterances (PGU; Eisenberg & Guo, 2013) 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 were 377 children who were between 4 and 9 years of age, including 300 children with typical language (TL) and 77 children with language impairment (LI). Narrative samples were collected using the ENNI protocol (i.e., a story generation task). PGU was computed from the samples. Split-half reliability, concurrent criterion validity, and diagnostic accuracy for PGU were further evaluated.<b>Results: </b>PGU increased significantly in children between 4 and 9 years of age in both the TL and LI groups. In addition, the correlation coefficients for the split-half reliability and concurrent criterion validity of PGU were all large (<i>r</i>s ≥ .557, <i>p</i>s < .001). The diagnostic accuracy of PGU was also good or acceptable from ages 4 to 9 years.<b>Conclusions: </b>With the attested psychometric properties, PGU computed from the ENNI could be used as an assessment tool for identifying children with LI between 4 and 9 years of age. The reference data of PGU could also be used for monitoring treatment progress.<br><b>Supplemental Material S1.</b> Computation of PGU. <br><b>Supplemental Material S2.</b> Frequency and percentage of each error type and number and percentage of children who produced each error type by language status and age.<br><b>Supplemental Material S3.</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 C-units for the PGU analysis (# of CU for PGU) by age.<br><b>Supplemental Material S4. </b><i>Z</i> score and confidence interval calculation.<br><b>Supplemental Material S5. </b>Indices of diagnostic accuracy for PGU using prescriptive cutoff scores.<br>Guo, L.-Y., Eisenberg, S., Schneider, p., & Spencer, L. (2019). Percent grammatical utterances between 4 and 9 years of age for the Edmonton Narrative Norms Instrument: Reference data and psychometric properties. <i>American Journal of Speech-Language Pathology</i><i>, </i><i>28</i>(4), 1448–1462<i>.</i> https://doi.org/10.1044/2019_AJSLP-18-0228
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,549 | 0,030 |
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 ».