A Translational Framework of Educational Neuroscience in Learning Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging has undergone enormous progress during the last two and a half decades. The combination of neuroscientific methods and educational practice has become a focus of interdisciplinary research in order to answer more applied questions. In this realm, conditions that hamper learning success and have deleterious effects in the population - such as learning disorders (LD) - could especially profit from neuroimaging findings. At the moment, however, there is an ongoing debate about how far neuroscientific research can go to inform the practical work in educational settings. Here, we put forward a theoretical translational framework as a method of conducting neuroimaging and bridging it to education, with a main focus on dyscalculia and dyslexia. Our work seeks to represent a theoretical but mainly empirical guide on the benefits of neuroimaging, which can help people working with different aspects of LD, who need to act collaboratively to reach the full potential of neuroimaging. We provide possible ideas regarding how neuroimaging can inform LD at different levels within our multidirectional framework, i.e., mechanisms, diagnosis/prognosis, training/intervention, and community/education. In addition, we discuss methodological, conceptual, and structural limitations that need to be addressed by future research.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle