Cognitive, Environmental, and Linguistic Predictors of Syntax in Fragile X Syndrome and Down Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine which cognitive, environmental, and speech-language variables predict expressive syntax in boys with fragile X syndrome (FXS), boys with Down syndrome (DS), and typically developing (TD) boys, and whether predictive relationships differed by group. METHOD: We obtained Index of Productive Syntax ( Scarborough, 1990) scores for 18 boys with FXS only, 20 boys with both FXS and an autism spectrum disorder, 27 boys with DS, and 25 younger TD boys of similar nonverbal mental age. Predictors included group (diagnosis), nonverbal cognition, phonological working memory (PWM), maternal education, speech intelligibility, and expressive vocabulary. The research questions were addressed via hierarchical linear regression. RESULTS: Diagnostic group, nonverbal cognition, and PWM predicted 56% of the variance in syntactic ability, with approximately three-fourths of the predicted variance explained by group membership alone. The other factors did not contribute any additional significant variance in this final model. There was no evidence that predictor effects differed by group. CONCLUSIONS: Nonverbal cognition and PWM have an effect on expressive syntax beyond that of diagnostic group. These effects are estimated to be the same in boys with FXS, boys with DS, and TD boys. Explanations for residual variance and the relative role of different predictors are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».