Le trouble développemental du langage (TDL) : mise à jour interdisciplinaire
Bibliographic record
Abstract
Bien que le trouble développemental du langage (TDL) soit fréquent (7,58 %; Norbury et al., 2016) et ait des impacts perdurant jusqu'à l’âge adulte (Feeney, Desha, Khan, Ziviani, & Nicholson, 2016), il est beaucoup moins connu que d’autres problématiques telles que le trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) ou le trouble du spectre de l’autisme (TSA). L’inconstance des définitions selon les domaines (p. ex., médecine, éducation, psychologie, orthophonie) pourrait partiellement expliquer cette méconnaissance (Bishop, 2017). Depuis peu, une terminologie et une démarche menant au diagnostic de TDL font l’objet d’un consensus international multidisciplinaire, et ce, grâce au projet CATALISE (Bishop, Snowling, Thompson, Greenhalgh, & CATALISE-consortium, 2016, 2017). Le but de cet article est de présenter une mise à jour des enjeux et des connaissances actuelles liés au TDL en s’intéressant aux changements d’appellation et de critères initiés par le projet CATALISE. Pour les professionnels et chercheurs œuvrant dans le domaine, il s’agit d’une occasion de réfléchir aux besoins des personnes vivant avec un TDL.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".