MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7009328258

Down syndrome and childhood apraxia of speech: matching a unique psycholinguistic profile to an effective treatment program

2016· dissertation· en· W7009328258 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésIntelligibility (philosophy)ApraxiaDown syndromePhonological DisorderDysarthriaVoice-onset timeTypically developingMatching (statistics)Speech disorder
DOInon disponible

Résumé

Three single subject experiments were conducted to explore the response by individuals with Down Syndrome (DS) to different treatments for the remediation of speech impairments. Although the speech impairment in DS is typically described as dysarthria, a growing body of research suggests that there may be concomitant childhood apraxia of speech (CAS) and phonological disorders that explain poor speech accuracy and intelligibility in these individuals. The appropriate treatment to remediate speech impairment in DS may depend upon each individual's psycholinguistic profile. Three single subject randomized experiments were conducted with participants ranging in age from 10-20 years. For each experiment, two treatment conditions were compared to a control condition: the experimental conditions addressed the underlying deficits associated with either CAS (a motor planning impairment) or Inconsistent Phonological Disorder (a phonological planning impairment). High intensity treatment was undertaken with each participant receiving a total of 18 treatment sessions in six to nine weeks. In each study, the results indicate improvement in speech accuracy but with varying response across participants to specific treatment approaches. Follow-up assessments with each participant demonstrate maintenance of learning over time. Each participant's specific response to treatment is discussed in relation to their psycholinguistic profile as revealed by their pre-treatment assessment results.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : fund_new · poids de sondage : 1678.90 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Single-subject treatment experiments for speech impairment in Down syndrome; the object is a clinical intervention.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The dissertation evaluates speech treatments for people with Down syndrome, not research itself.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Clinical speech therapy experiments for Down syndrome; clinical domain intervention study.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,309 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetHydrology and Drought AnalysisTravaux en français237 207