Neuropsychological Profiles of Written Expression Learning Disabilities Determined by Concordance-Discordance Model Criteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Children with specific learning disabilities (SLD) have disparate neuropsychological processing deficits that interfere with academic achievement in spelling, writing fluency, and/or written expression (WE). Although there are multiple potential causes of WE SLD, there is a paucity of research exploring this critical academic skill from a neuropsychological perspective. This study examined the neuropsychological profiles of WE SLD subtypes defined using the concordance-discordance model (C-DM) of SLD identification. Participants were drawn from a sample of 283 children (194 boys, 89 girls) aged 6 years to 16 years old (M(age) = 9.58 years, SD = 2.29 years) referred for comprehensive neuropsychological evaluations in school settings and subsequently selected based on C-DM determined spelling, writing fluency, and WE SLD. WE SLD subtypes differed on several psychomotor, memory, and executive function measures (F range = 2.48-5.07, p range = .049 to <.001), suggesting that these children exhibit distinct patterns of neuropsychological processing strengths and weaknesses. Findings have relevance for differential diagnosis of WE subtypes, discriminating WE SLD subtypes from low WE achievement, and developing differentiated evidence-based instruction and intervention for children with WE SLD. Limitations and future research will be addressed.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle