MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7162110563 · doi:10.82308/51424

Can a short parent questionnaire be helpful for correctly identifying children with and without specific language impairment?

2016· dissertation· en· W7162110563 sur OpenAlexaboutno aff
Marianne Paul

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbNormativeSpecific language impairmentObject (grammar)Reliability (semiconductor)Language developmentCliticLanguage impairmentObject pronoun

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language development is influenced by various factors related to intrinsic characteristics of the child, such as specific language impairment (SLI), or to his or her environment, such as a bilingual upbringing. However, it is in the presence of a language impairment that a child should receive language intervention. The purpose of the current thesis is to investigate the usefulness of the Milestones en français du Québec (MilBec: Paul & Elin Thordardottir, 2010), a short parent questionnaire for children between 12 and 71 months adapted from Luinge et al. (2006) to screen for SLI. In Chapter 1, the adaptation procedures are detailed and a cross-sectional study that led to the creation of the MilBec is presented, followed by a longitudinal study. The results showed that the MilBec is developmentally sensitive with a rapid increase up to 36-42 months, followed by a slowed increase ending with a ceiling effect for children 60 months and older. The MilBec's validity is supported by correlation analyses with other language tests, and high levels of reliability are suggested for test-retest and inter-judge reliability measures. In Chapter 2, three studies are presented: a preliminary normative study, a diagnostic accuracy study, and a study presenting the analysis of the children's performance on two items viewed as potential clinical markers, namely object clitic and subject use. Object clitics are pronouns used between the subject and the verb functioning as the direct object of the verb (e.g. "Je LE prends" ('I IT take')). The results indicated that the MilBec is developmentally sensitive and has a good diagnostic accuracy, with sensitivity of 100% and specificity of 93% at identifying children with a moderate to severe SLI. The concurrent validity of the MilBec is further supported by high correlations with various language tests. Finally, the analyses showed that when a parent reports that his or her child does not use the subject after the age of 27 months, or the object clitic after the age of 31 months, it is a strong sign of the presence of SLI (a specificity of 100% and 97%, respectively). However, if the child uses these elements, it cannot be used to rule out SLI, given the sensitivity of only 20% for subject use and 53% for object clitic use. In Chapter 3, the usefulness of the separation of the MilBec's the items into two subscales, depending on whether the items assess a language domain particularly affected, or unaffected, by bilingualism is explored. A pilot study comparing the performance of two groups of TD bilingual children, with either a high or a low exposure to French, showed that bilingual children generally perform similarly to monolingual children on the MilBec. However, a higher proportion of bilingual children with low exposure to French failed the subscale targeting domains more affected by bilingualism. In contrast, monolingual children with SLI failed both subscales.Together, the findings indicated that MilBec is a promising screening test to identify French-speaking children with a moderate to severe SLI, even for bilingual children. Future studies should be performed to collect norms from a population sample, to further investigate the performance of bilingual children, and to determine its predictive validity. Keywords: French, specific language impairment (SLI), test validation, normative data, parent-questionnaire, screener, bilingual, language acquisition

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,300 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207