Neuropsychological effects of second language exposure in Down syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While it has been common practice to discourage second language learning in neurodevelopmental disorders involving language impairment, little is known about the effects of second language exposure (SLE) on broader cognitive function in these children. Past studies have not found differences on language tasks in children with Down syndrome (DS) and SLE. We expand on this work to determine the effects on the broader cognitive profile, including tests tapping deficits on neuropsychological measures of prefrontal and hippocampal function. METHOD: This study examined the specific cognitive effects of SLE in children with DS (aged 7-18 years). Children with SLE (n = 13: SLE predominantly Spanish) and children from monolingual homes (n = 28) were assessed on a standardised battery of neuropsychological tests developed for DS, the Arizona Cognitive Test Battery. The current exposure level to a language other than English in the SLE group was greater than 4 h per day on average. RESULTS: No group differences were observed for any outcome, and level of exposure was also not linearly related to neuropsychological outcomes, several of which have been shown to be impaired in past work. CONCLUSION: There were no measurable effects of SLE on neuropsychological function in this sample of children with DS. Potential clinical implications of these findings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».