Maturation in auditory event‐related potentials explains variation in language ability in children
Notice bibliographique
Résumé
Processing of auditory information in the cortex continues to develop into later childhood and adolescence. Recent research has indicated that intraclass correlation (ICC) is the best method for capturing maturation in auditory event-related potentials (AEPs) of school-age children. However, the sensitivity of the ICC approach in discerning AEP changes in children has not been consistently demonstrated and positive results have not been replicated. We attempted this replication and further explored whether AEP maturation estimated using the ICC approach predicts cognitive and linguistic abilities in addition to chronological age. We measured AEPs in response to simple tones in groups of 7-, 8-, 9- and 10-year olds with typical development (N = 67) and used ICC to estimate the age equivalent of each child's AEP (AEP-age). Results indicated that ICC differentiated 7- to 8-year-old children from 9- to 10-year-old children and that AEP-age predicted both chronological age and significant, unique variance in language ability, but not in nonverbal IQ. Our findings support the view that auditory organization in children reflects both general developmental maturation and more specific development of language skills, and support the future use of AEP-age to identify and understand individual differences in brain maturation in typically developing and clinical 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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».