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Record W7094061710

Indicateurs normatifs du développement du langage en français québécois à 36, 42 et 48 mois : résultats du projet ELLAN

2020· other· fr· W7094061710 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsValidation testCultural environmentPre school
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette étude est de présenter des indicateurs normatifs du développement du vocabulaire réceptif et expressif ainsi que des composantes phonologique et morphosyntaxique du langage expressif chez des enfants québécois unilingues francophones âgés de 3 à 4 ans. Ces indicateurs sont basés sur les résultats obtenus par 99 enfants recrutés à l’âge de 3 ans précisément (M = 36,1 mois; É-T = 0,2). Les données ont été collectées lors de trois visites distinctes réalisées à six mois d’intervalle, à l’aide d’outils valides sur le plan psychométrique et fréquemment privilégiés par les orthophonistes dans leur pratique clinique. Une technique statistique de rééchantillonage utilisant l’intervalle de confiance à 95% du 10e rang centile aux différentes mesures obtenues a permis de regrouper les enfants en difficulté, ceux se situant dans une zone d’incertitude et ceux ayant un développement typique. Les résultats à chacune des mesures confirment une progression significative des compétences langagières des enfants entre l’âge de 3 et 4 ans. Ils suggèrent que les mesures utilisées sont suffisamment sensibles pour détecter l’évolution des habiletés langagières des enfants âgés de 36, 42 et 48 mois, confirmant ainsi leur pertinence clinique. L’interprétation des normes des outils originaux est discutée à la lumière des scores obtenus. Les données normatives de la présente étude s’ajoutent à un corpus de connaissances qui constitue des points de repères indispensables pour le travail clinique et la recherche.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.691
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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