A Taxometric Investigation of Developmental Dyslexia Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Long‐standing issues with the conceptualization, identification and subtyping of developmental dyslexia persist. This study takes an alternative approach to examine the heterogeneity of developmental dyslexia using taxometric classification techniques. These methods were used with a large sample of 671 children ages 6–8 who were diagnosed with severe reading disorders. Latent characteristics of the sample are assessed in regard to posited subtypes with phonological deficits and naming speed deficits, thus extending prior work by addressing whether these deficits embody separate classes of individuals. Findings support separate taxa of dyslexia with and without phonological deficits. Different latent structure for naming speed deficits was found depending on the definitional criterion used to define dyslexia. Non‐phonologically based forms of dyslexia showed particular difficulty with naming speed and reading fluency. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. Practitioner Points Support for separate subtypes of dyslexia, with and without phonological deficits (PDs), indicates a need for different approaches to intervention. A discrepancy‐based criterion identifies more non‐PD cases that may be missed with a response‐to‐intervention diagnosis. Sound symbol correspondence and decoding measures may best distinguish cases of dyslexia with and without PDs.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».