Effects of children's working memory capacity and processing speed on their sentence imitation performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More limited working memory capacity and slower processing for language and cognitive tasks are characteristics of many children with language difficulties. Individual differences in processing speed have not consistently been found to predict language ability or severity of language impairment. There are conflicting views on whether working memory and processing speed are integrated or separable abilities. AIMS: To evaluate four models for the relations of individual differences in children's processing speed and working memory capacity in sentence imitation. The models considered whether working memory and processing speed are integrated or separable, as well as the effect of the number of operations required per sentence. The role of working memory as a mediator of the effect of processing speed on sentence imitation was also evaluated. METHODS & PROCEDURES: Forty-six children with varied language and reading abilities imitated sentences. Working memory was measured with the Competing Language Processing Task (CLPT), and processing speed was measured with a composite of truth-value judgment and rapid automatized naming tasks. Mixed-effects ordinal regression models evaluated the CLPT and processing speed as predictors of sentence imitation item scores. A single mediator model evaluated working memory as a mediator of the effect of processing speed on sentence imitation total scores. OUTCOMES & RESULTS: Working memory was a reliable predictor of sentence imitation accuracy, but processing speed predicted sentence imitation only as a component of a processing speed by number of operations interaction. Processing speed predicted working memory capacity, and there was evidence that working memory acted as a mediator of the effect of processing speed on sentence imitation accuracy. CONCLUSIONS & IMPLICATIONS: The findings support a refined view of working memory and processing speed as separable factors in children's sentence imitation performance. Processing speed does not independently explain sentence imitation accuracy for all sentence types, but contributes when the task requires more mental operations. Processing speed also has an indirect effect on sentence imitation by contributing to working memory capacity.
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.
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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».