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Enregistrement W6976811717 · doi:10.6084/m9.figshare.14169913

Development of singleton consonants in French-speaking children with typical versus protracted phonological development: The influence of word length, word shape and stress

2021· other· en· W6976811717 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Programs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsonantSingletonSyllableStress (linguistics)Phonological developmentLanguage developmentWord (group theory)Phonology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To provide preliminary reference data for singleton consonant development in children with typical development (TD) versus protracted phonological development (PPD) for Manitoba Canadian French, a language with an uncommon stress pattern (“iambic” or “right-headed”). Following a nonlinear perspective, singleton consonants were examined both as segments and in terms of the structure of words. Higher match levels for consonants were expected in shorter versus longer words and in stressed versus unstressed syllables. A larger effect was expected in children with PPD than those with TD. Participants included 20 TD children and 12 with PPD aged 2 to 4 years from Manitoba, Canada. Single words were digitally recorded by trained speech-language pathologists, transcribed by native French speakers and analysed with Phon 3.0. Friedman and Wilcoxon Signed Rank tests revealed that children with PPD had significantly more mismatches than TD children, especially in contexts of unstressed syllables in multisyllabic words. The most common mismatch (“error”) patterns were consonant substitution, consonant deletion and syllable deletion. Word length and stress were found to influence consonant development within French, similar to findings in languages with left-headed or trochaic stress. Clinically, the findings underscore the relevance of considering the child’s entire phonological system for identification of strengths and needs in assessment and intervention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
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