Attending, learning, and socioeconomic disadvantage: developmental cognitive and social neuroscience of resilience and vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
We review current findings associating socioeconomic status (SES), development of neurocognitive functions, and neurobiological pathways. A sizeable interdisciplinary literature was organized through a bifurcated developmental trajectory (BiDeT) framework, an account of the external and internal variables associated with low SES that may lead to difficulties with attention and learning, along with buffers that may protect against negative outcomes. A consistent neurocognitive finding is that low-SES children attend to information nonselectively, and engage in late filtering out of task-irrelevant information. Attentional preferences influence the development of latent inhibition (LI), an aspect of learning that involves reassigning meaningful associations to previously learned but irrelevant stimuli. LI reflects learning processes clarifying the relationship between neurobiological mechanisms related to attention and socioeconomic disadvantage during child development. Notably, changes in both selective attention and typical LI development may occur via the mesocorticolimbic dopamine (MsCL-DA) system. Chaotic environments, social isolation, and deprivation associated with low SES trigger stress responses implicating imbalances in the MsCL-DA and consolidating anxiety traits. BiDeT describes plausible interactions between socioemotional traits and low-SES environments that modify selective attention and LI, predisposing individuals to vulnerability in cognitive development and academic achievement. However, positive role models, parental style, and self-regulation training are proposed as potential promoters of resilience.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».