Executive Dysfunctions, Reading Disabilities and Speech-Language Pathology Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many students with reading disabilities exhibit persisting reading problems despite intervention. The crucial difference between effective and struggling readers is their executive functions (EFs), and improved functions impact positively on learning to read and reading to learn. OBJECTIVES: Firstly, to show that high-risk and struggling students' persisting language and reading difficulties are accompanied by executive dysfunctions. Secondly, to present one student's daily struggles at school in a narrative based on teacher, parent and child interviews. METHOD: This retrospective study is based on speech-language pathology (SLP) evaluations of a clinical sample of 23 girls and boys aged 6-16 from a range of middle class families. While language and reading evaluations were tailored to the students' particular situation, i.e. age, grade, languages or complaint, EFs were examined in all with the Behaviour Rating Inventory of Executive Function teacher questionnaire. RESULTS: Virtually all students exhibited executive dysfunctions, and many showed a high risk of attention deficit hyperactivity disorders. CONCLUSIONS: This study demonstrated that inclusion of EFs in SLP evaluations is valuable in uncovering executive dysfunction comorbidity that may underlie persisting reading disorders. It is proposed that speech-language pathologists explicitly and routinely braid language and reading with EFs in their evaluations so to effectively predict, uncover and prevent persisting reading disabilities in students.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».