Longitudinal relations among inattention, working memory, and academic achievement: testing mediation and the moderating role of gender
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Behavioral inattention, working memory (WM), and academic achievement share significant variance, but the direction of relationships across development is unknown. The aim of the present study was to determine whether WM mediates the pathway between inattentive behaviour and subsequent academic outcomes. Methods. 204 students from grades 1-4 (49.5% female) were recruited from elementary schools. Participants received assessments of WM and achievement at baseline and one year later. WM measures included a visual-spatial storage task and auditory-verbal storage and manipulation tasks. Teachers completed the SWAN behaviour rating scale both years. Mediation analysis with PROCESS (Hayes, 2013) was used to determine mediation pathways. Results. Teacher-rated inattention indirectly influenced math addition fluency, subtraction fluency and calculation scores through its effect on visual-spatial WM, only for boys. There was a direct relationship between inattention and math outcomes one year later for girls and boys. Children who displayed better attention had higher WM scores, and children with higher WM scores had stronger scores on math outcomes. Bias-corrected bootstrap confidence intervals for the indirect effects were entirely below zero for boys, for the three math outcomes. WM did not mediate the direct relationship between inattention and reading scores. Discussion. Findings identify inattention and WM as longitudinal predictors for math addition and subtraction fluency and math calculation outcomes one year later, with visual-spatial WM as a significant mediator for boys. Results highlight the close relationship between inattention and WM and their importance in the development of math skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».