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Enregistrement W1967760860 · doi:10.1044/1092-4388(2012/10-0351)

Electrophysiological Indices of Phonological Impairments in Dyslexia

2012· article· en· W1967760860 sur OpenAlexafffund
Amy S. Desroches, Randy Lynn Newman, Erin K. Robertson, Marc F. Joanisse

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensCape Breton UniversityAcadia UniversityUniversity of WinnipegWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchScottish Rite Charitable Foundation of Canada
Mots-clésDyslexiaPsychologyRhymeN400Cognitive psychologyPhoneticsPerceptionPhonologyEvent-related potentialAudiologyElectroencephalographyReading (process)LinguisticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A range of studies have shown difficulties in perceiving acoustic and phonetic information in dyslexia; however, much less is known about how such difficulties relate to the perception of individual words. The authors present data from event-related potentials (ERPs) examining the hypothesis that children with dyslexia have difficulties with processing phonemic information within spoken words compared to age-matched readers with typical development. METHOD: The authors monitored ERPs to auditory words during a simple picture-word matching task. The key manipulation was the inclusion of both matching stimuli and three types of mismatches (cohort, CONE-comb; rhyme, CONE-bone; and unrelated, CONE-fox). RESULTS: Children with dyslexia showed atypical N400 ERP waveforms to both types of phonological mismatches, but not to phonologically unrelated mismatches, reflecting a relative insensitivity to phonological overlap among auditory words. CONCLUSION: The data suggest that children with dyslexia have impairments in integrating phonological information into word-level representations. The results suggest that speech perception difficulties in dyslexia might have consequences for processing auditory words.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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