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Enregistrement W2898919557 · doi:10.1044/2018_lshss-18-0041

Mathematical Abilities in Children With Developmental Language Disorder

2019· review· en· W2898919557 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Speech and Hearing Services in Schools · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionNonverbal communicationInclusion (mineral)Cognitive psychologyCurriculumIntervention (counseling)Academic achievementDevelopmental psychologyLanguage developmentComprehensionMathematics educationComputer sciencePedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This review article provides a scoping review of the literature on mathematical abilities in developmental language disorder (DLD). Children with DLD typically struggle with learning in school; however, the mechanism by which DLD impacts academic success is unclear. Mathematics involves demands in the multiple domains and therefore holds potential for examining the relationship between language and academic performance on tasks mediated by verbal and nonverbal demands. Method A scoping review was performed via computerized database searching to examine literature on mathematics and DLD. The 21 review articles meeting inclusion criteria compared children with typical development or DLD on various tasks measuring numerical cognition. Results Children with DLD consistently performed below peers with typical development on number transcoding, counting, arithmetic, and story problem tasks. However, performance was similar to peers with typical development on most number line, magnitude comparison, and conceptual mathematics tasks. Conclusions The findings suggest a relationship between DLD and mathematics was characterized by more detrimental performance on tasks with higher verbal demands. Results are discussed with respect to typical academic curricula and demonstrate a need for early identification and intervention in DLD to optimize academic outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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