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Record W7105083490 · doi:10.71781/26037

De l’évaluation des capacités langagières à la participation sociale d’enfants d’âge préscolaire : étude d’une population clinique et des écrits scientifiques

2023· dissertation· fr· W7105083490 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicLanguage Development and Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPoison controlMedical screening

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse veut optimiser l’évaluation d’enfants de 2 à 5 ans vivant avec un trouble développemental du langage (TDL), en se centrant moins sur leurs déficits et davantage sur leur participation sociale. Premièrement, la stabilité des atteintes langagières documentées par l’orthophoniste à l’âge préscolaire est vérifiée dans un échantillon d’enfants référés en clinique spécialisée. Deuxièmement, les méthodes d’évaluation de la participation pertinentes à cet âge, particulièrement dans le domaine de la socialisation, sont recensées. Troisièmement, l’applicabilité d’un modèle d’évaluation hiérarchique de la compétence sociale en collaboration avec le personnel éducateur et enseignant est testée dans une population clinique. Deux études de cohorte ont été menées avec des données extraites des dossiers médicaux d’enfants ayant consulté dans une clinique psychiatrique en petite enfance sur une période de dix ans (N = 466), et les écrits scientifiques ont été synthétisés par une revue de la portée. Selon la première étude, la présence ou l’absence de difficultés langagières demeure très stable (94%) entre deux conclusions orthophoniques, chez des enfants référés en clinique spécialisée durant la petite enfance (n = 149). Au terme de la revue de littérature, les 480 publications retenues font état de 186 méthodes différentes visant à évaluer la participation d’enfants de 2 à 5 ans, notamment dans le domaine de la socialisation. Cette revue confirme aussi que le Profil socio-affectif de l’enfant (PSA; LaFreniere et al., 1997) est une mesure de la compétence sociale répandue dans le monde. La dernière étude permet d’identifier dans l’échelle de compétence sociale du PSA deux facteurs distincts, proposés selon le modèle théorique d’Ashton (2018). En contrôlant plusieurs caractéristiques d’enfants consultant en clinique avec TDL (n = 217) et sans TDL (n = 99), un modèle d’équation structurelle supporte la pertinence d’évaluer d’abord l’adaptation sociale (liée à la satisfaction des enfants, des pairs et des adultes dans l’interaction) puis, seulement si des difficultés d’adaptation sont observées, le fonctionnement social (lié aux comportements que l’enfant actualise). Les retombées de cette thèse sont importantes. D’abord, elle démontre que des enfants référés en bas âge vers des services spécialisés ont un profil langagier extrêmement stable au préscolaire, par opposition à ce qui avait été documenté dans la population générale. L’identification précoce du risque de persistance peut influencer les services offerts à ces enfants durant une période critique de leur développement. Ensuite, l’évaluation des impacts fonctionnels, désormais requise pour conclure à un TDL, peut être facilitée par la recension interdisciplinaire de mesures d’évaluation de la participation, notamment dans le domaine de la socialisation. Finalement, l’applicabilité d’un modèle hiérarchique d’évaluation de la compétence sociale, testé dans une population clinique en utilisant un outil déjà utilisé au Québec, pourrait favoriser la concertation de l’orthophoniste, du personnel éducateur et des partenaires d’autres disciplines, afin de favoriser l’inclusion de l’enfant dans les contextes éducatifs en petite enfance. En somme, les trois études offrent des ressources supplémentaires à l’orthophoniste et à toutes les personnes intéressées par un paradigme d’évaluation plus social que médical, dans le cadre de pratiques collaboratives et centrées sur la famille.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.529
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.025
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.266 · 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 designObservational
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".

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Published2023
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