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Enregistrement W7132878334

In Search of an Effective Method of Measuring Aboriginal Children's Speech and Language Development

2015· dissertation· W7132878334 sur OpenAlexaboutno aff
Ann Anderson

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2015
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhonologyDifferential item functioningArticulation (sociology)Test (biology)PopulationLanguage developmentLanguage assessmentCurriculum
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examines the effectiveness of the Fluharty Preschool Speech and Language Screening Test - Second Edition (FPSLST-2) as a speech and language measure for First Nations children. In the literature (Gould, 2008b; Klenowski, 2009; Pearce Williams, 2013; Peltier, 2009) and in practice, questions have been raised about whether any standardized speech language assessment is effective in measuring skills of First Nations children. The effectiveness of speech and language standardized tests was investigated by comparing test performance of two groups within the Rainy River District in Ontario, Canada: First Nations (FN) and Non-First Nations (NFN) children in the Rainy River District School Board (RRDSB) over a three year period (2009-2011). The study's target population included 429 Senior Kindergarten (SK) children comprised of 314 NFN children and 115 FN children from 11 elementary schools. There were overall differences in scoring patterns, with NFN children performing significantly better than FN children. A Mantel-Haenszel Differential Item Functioning (DIF) analysis provided a detailed picture of how individual items functioned psychometrically in the two groups. This analysis found six phonology items showing small and moderate amounts of uniform and non-uniform DIF and one language item showing a moderate level of non-uniform DIF. Review of these items by the Native Language and Curriculum Coordinator of the RRDSB suggested explanations for the difference in performance. In particular, items with the sounds /fl,v/ on the Articulation subtest exhibited a moderate level of uniform DIF in favour of the NFN group because the sounds f, l, r, and v do not exist in the Ojibwe language spoken in the Rainy River District. In addition, because the Ojibwe language is comprised of 80% verbs, it is reasonable to expect DIF for items describing verbs, which was noted; however, the DIF detected was non-uniform. Suggestions are provided for how the assessment's content as well as the administration and scoring might be adapted to better evaluate the speech and language development of FN children in the Rainy River District.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,419 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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