Language and Executive Functioning: Children’s Benefit from Induced Verbal Strategies in Different Tasks
Notice bibliographique
Résumé
The interplay of language and cognition in children’s development has been subject to research for a long time.The present study followed up on recently reported deleterious effects of articulatory suppression on children’sexecutive functioning (Fatzer & Roebers, 2012), aiming to provide more empirical evidence on the differentialinfluence of language on executive functioning. In the present study, verbal strategies were induced in threeexecutive functioning tasks. The tasks were linked to the three central executive functioning dimensions ofupdating (Complex Span task), shifting (Cognitive Flexibility task) and inhibition (Flanker task). It was expectedthat the effects of the verbal strategy instruction would counter the results of articulatory suppression and thus bestrong in the Complex Span task, weak but present in the Cognitive Flexibility task and small or nonexistent inthe Flanker task. N = 117 children participated in the study, with n = 39 four-year-olds, n = 38 six-year-olds, andn = 40 nine-year-olds. As expected, results revealed a benefit from induced verbal strategies in the ComplexSpan and the Cognitive Flexibility task, but not in the Flanker task. The positive effect of strategy instructiondeclined with increasing age, pointing to more frequent spontaneous and self-initiated use of verbal strategiesover the course of development. The effect of strategy instruction in the Cognitive Flexibility task wasunexpectedly strong in the light of the only small detrimental effect of articulatory suppression in the precedingstudy. Implications for language’s involvement in the different executive functioning dimensions and for practiceare 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».