Storytelling from pictures using the Edmonton Narrative Norms Instrument
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the development of an instrument for collecting story samples and local norms, the Edmonton Narrative Norms Instrument (ENNI), and presents results of one measure of storytelling ability used with the ENNI data, story grammar units (SGU). The purpose of the present study was to examine the measure’s ability to detect developmental changes in story production and discriminate between children with and without language impairments. Participants were 377 children aged 4-9 (300 with typical development, 77 with language impairments). Each child told stories while looking at picture stimuli (with no oral model). The SGU measure revealed a significant age trend. The measure correctly classified children aged 4-8 into groups 80.8 % of the time. Thus the ENNI shows promise as part of the speech-language pathologist’s battery of instruments. Abrégé Cet article décrit l’élaboration d’un instrument de collecte d’échantillons d’histoires et de normes locales, baptisé l’Edmonton Narrative Norms Instrument (ENNI). Il présente les résultats d’une mesure de capacité à conter une histoire faite à partir de l’ENNI, soit les unités de grammaire de l’histoire. Cette étude visait à examiner si cette mesure peut déceler des changements de la capacité à
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».