Relevance of a neurophysiological marker of attention allocation for children’s learning-related behaviors and academic performance.
Notice bibliographique
Résumé
Learning-related behaviors are important for school success. Socioeconomic disadvantage confers risk for less adaptive learning-related behaviors at school entry, yet substantial variability in school readiness exists within socioeconomically disadvantaged populations. Investigation of neurophysiological systems associated with learning-related behaviors in high-risk populations could illuminate resilience processes. This study examined the relevance of a neurophysiological measure of controlled attention allocation, amplitude of the P3b event-related potential, for learning-related behaviors and academic performance in a sample of socioeconomically disadvantaged kindergarteners. The sample consisted of 239 children from an urban, low-income community, approximately half of whom exhibited behavior problems at school entry (45% aggressive/oppositional; 64% male; 69% African American, 21% Hispanic). Results revealed that higher P3b amplitudes to target stimuli in a go/no-go task were associated with more adaptive learning-related behaviors in kindergarten. Furthermore, children's learning-related behaviors in kindergarten mediated a positive indirect effect of P3b amplitude on growth in academic performance from kindergarten to 1st grade. Given that P3b amplitude reflects attention allocation processes, these findings build on the scientific justification for interventions targeting young children's attention skills in order to promote effective learning-related behaviors and academic achievement within socioeconomically disadvantaged populations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».