Neurocognitive predictors of mathematical processing in school-aged children with spina bifida and their typically developing peers: Attention, working memory, and fine motor skills.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Math and attention are related in neurobiological and behavioral models of mathematical cognition. This study employed model-driven assessments of attention and math in children with spina bifida myelomeningocele (SBM), who have known math difficulties and specific attentional deficits, to more directly examine putative relations between attention and mathematical processing. The relation of other domain general abilities and math was also investigated. METHOD: Participants were 9.5-year-old children with SBM (n = 44) and typically developing children (n = 50). Participants were administered experimental exact and approximate arithmetic tasks, and standardized measures of math fluency and calculation. Cognitive measures included the Attention Network Test (ANT), and standardized measures of fine motor skills, verbal working memory (WM), and visual-spatial WM. RESULTS: Children with SBM performed similarly to peers on exact arithmetic, but more poorly on approximate and standardized arithmetic measures. On the ANT, children with SBM differed from controls on orienting attention, but not on alerting and executive attention. Multiple mediation models showed that fine motor skills and verbal WM mediated the relation of group to approximate arithmetic; fine motor skills and visual-spatial WM mediated the relation of group to math fluency; and verbal and visual-spatial WM mediated the relation of group to math calculation. Attention was not a significant mediator of the effects of group for any aspect of math in this study. CONCLUSION: Results are discussed with reference to models of attention, WM, and mathematical cognition.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».