Can the Relationship Between Rapid Automatized Naming and Word Reading Be Explained by a Catastrophe? Empirical Evidence From Students With and Without Reading Difficulties
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to explain the moderating role of rapid automatized naming (RAN) in word reading with a cusp catastrophe model. We hypothesized that increases in RAN performance speed beyond a critical point would be associated with the disruption in word reading, consistent with a "generic shutdown" hypothesis. Participants were 587 elementary schoolchildren (Grades 2-4), among whom 87 had reading comprehension difficulties per the IQ-achievement discrepancy criterion. Data were analyzed via a cusp catastrophe model derived from the nonlinear dynamics systems theory. Results indicated that for children with reading comprehension difficulties, as naming speed falls below a critical level, the association between core reading processes (word recognition and decoding) becomes chaotic and unpredictable. However, after the significant common variance attributed to motivation, emotional, and internalizing symptoms measures from RAN scores was partialed out, its role as a bifurcation variable was no longer evident. Taken together, these findings suggest that RAN represents a salient cognitive measure that may be associated with psychoemotional processes that are, at least in part, responsible for unpredictable and chaotic word reading behavior among children with reading comprehension deficits.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».