Dyslexia: is it genetic and what does this mean for social inclusion?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper starts by considering what it means if dyslexia has genetic or environmental causes. The author also explains phrases used by genetic researchers and the kind of things they look for in genetic material. The purpose of this paper is to discuss two recent studies on dyslexia that shed light on either genetic or environmental causes. Design/methodology/approach One study was a thorough exploration of possible genetic differences that could be present in children experiencing reading and language difficulties. The other study examined a large sample of the Canadian public to see whether there was a link between dyslexia and having experienced physical abuse as a child or teenager. Findings The study on genetic differences found no evidence for some previously suggested genetic causes of dyslexia. Although previous studies have suggested dyslexia runs in families, the genetic contribution may have been overestimated. The study on the Canadian public found that people who reported experiencing physical abuse in their younger years were six to seven times more likely also to have a diagnosis of dyslexia. Childhood trauma is known to affect brain development. Originality/value Although this paper only discusses two papers in detail, they are two of the most recent explorations of genetic and environmental links to dyslexia. There could be a case for greater attention to possible traumatic experiences in children identified as dyslexic. Physical abuse is one possibility but should never be assumed. Families can be under strain and may need more support. However, dyslexia and the mental health difficulties that can result from childhood trauma can reduce a child’s current and future social inclusion. Early intervention may avert this outcome.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».