Rethinking the connection between working memory and language impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Working memory deficits have been found for children with specific language impairment (SLI) on tasks imposing increasing short-term memory load with or without additional, consistent (and simple) processing load. AIMS: To examine the processing function of working memory in children with low language (LL) by employing tasks imposing increasing processing loads with constant storage demands individually adjusted based on each participant's short-term memory capacity. METHODS & PROCEDURES: School-age groups with LL (n = 17) and typical language with either average (n = 28) or above-average nonverbal intelligence (n = 15) completed complex working memory-span tasks varying processing load while keeping storage demands constant, varying storage demands while keeping processing load constant, simple storage-span tasks, and measures of language and nonverbal intelligence. Teachers completed questionnaires about cognition and learning. OUTCOMES & RESULTS: Significantly lower scores were found for the LL than either matched group on storage-based tasks, but no group differences were found on the tasks varying processing load. Teachers' ratings of oral expression and mathematics abilities discriminated those who did or did not complete the most challenging cognitive tasks. CONCLUSIONS & IMPLICATIONS: The results implicate a deficit in the phonological storage but not in the central executive component of working memory for children with LL. Teacher ratings may reveal personality traits related to perseverance of effort in cognitive research.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».