Small and large number processing in infants and toddlers with Williams syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have suggested that typically developing 6-month-old infants are able to discriminate between small and large numerosities. However, discrimination between small numerosities in young infants is only possible when variables continuous with number (e.g. area or circumference) are confounded. In contrast, large number discrimination is successful even when variables continuous with number are systematically controlled for. These findings suggest the existence of different systems underlying small and large number processing in infancy. How do these develop in atypical syndromes? Williams syndrome (WS) is a rare neurocognitive developmental disorder in which numerical cognition has been found to be impaired in older children and adults. Do impairments of number processing have their origins in infancy? Here this question is investigated by testing the small and large number discrimination abilities of infants and toddlers with WS. While infants with WS were able to discriminate between 2 and 3 elements when total area was confounded with numerosity, the same infants did not discriminate between 8 and 16 elements, when number was not confounded with continuous variables. These findings suggest that a system for tracking the features of small numbers of object (object-file representation) may be functional in WS, while large number discrimination is impaired from an early age onwards. Finally, we argue that individual differences in large number processing in infancy are more likely than small number processing to be predictive of later development of numerical cognition.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».