Using Time-Processing Skills to Predict Reading Abilities in Elementary School Children
Notice bibliographique
Résumé
This article aims at examining the relationship between temporal skills and reading. According to Tallal, dyslexia may be linked to a global deficit in temporal processing, which would be detrimental for discrimination of phonemes, and thus impair reading acquisition. The temporal deficit hypothesis is not consensual, and the exact nature of the temporal deficits assumed to be associated with dyslexia remains unknown. The aim of the present experiment is to better define the temporal processes involved in reading. To do so, elementary school children from 1st to 6th grade with varied reading skills levels were recruited (from weak to very good readers). Each participant performed four temporal tasks, that is, gap detection, temporal order judgement, interval discrimination and interval reproduction; and each task was performed in two different conditions, i.e., with signals marking time delivered in the visual and in the auditory modalities. The results show positive correlations between reading skills and all temporal tasks, in both modalities. We also established a prediction model of reading skills with visual gap detection sensitivity as the best predictor. The results support Tallal’s theory. Temporal deficits in weak readers are global and transcend sensory modalities. The gap detection task in the visual modality shows clinical potential for identifying timing-related reading difficulties, and could be used in future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».