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Enregistrement W2141905255 · doi:10.1177/002221940103400501

Persistence of Phonological Processing Deficits in College Students with Dyslexia Who Have Age-Appropriate Reading Skills

2001· article· en· W2141905255 sur OpenAlexaff
Alexander M. Wilson, Nonie K. Lesaux

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslexiaPsychologySpellingPhonological awarenessReading (process)Developmental psychologyRapid automatized namingPhonemic awarenessCognitive psychologyLinguisticsLiteracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the phonological processing skills of university students with dyslexia. Fifty-nine students participated in this study: 28 with reading disabilities based on recent psychological assessments and a history of early and persistent reading problems; and 31 controls. The two groups did not differ on estimates of verbal and nonverbal abilities. The dyslexia group performed significantly less well on standardized measures of reading and spelling. However, the dyslexia group scores on these measures fell within the average range. The main dependent variables were subsumed under three areas of phonological processing: phonological awareness, phonological recoding in lexical access, and phonological recoding in working memory. The control group performed significantly better on all phonological processing measures, particularly those measures involving accuracy and response times. Despite age-appropriate performances on standardized reading and spelling measures, phonological processing deficits persisted in the dyslexia group. These findings support the causal role of phonological awareness in the acquisition of reading skills and indicate that differences in phonological processing skills are still evident in a sample of university students with dyslexia compared a group matched on age and education.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations170
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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