Effects of a Phonological Intervention on EEG Connectivity Dynamics in Dyslexic Children
Notice bibliographique
Résumé
We examined the brain networks and oscillatory dynamics, inferred from EEG recordings during a word-reading task, of a group of children in grades 4 and 5 (ages 9–11), some of whom were dyslexic. We did this in order to characterize the differences in these dynamics between typical and dyslexic readers, and to begin to characterize the effect of a phonological intervention on those differences. Dyslexic readers were recorded both before and after they participated in a FastForWord (FFW) reading training program for approximately six months and typical readers were recorded once during this period. Before FFW dyslexic readers showed (i) a bottleneck in letter recognition areas, (ii) expansion in activity and connectivity into the right hemisphere not seen in typical readers, and (iii) greater engagement of higher-level language areas, even for consonant string stimuli. After FFW, dyslexic readers evinced a significant reduction in the engagement of language processing areas, and more activity and connectivity expanding to frontal areas, more resembling typical readers. Reduction of connectivity was negatively correlated with gains in reading performance, suggesting an increase in communication efficiency. Training appeared to improve the efficiency of the alternative (bilateral) pathways already used by the dyslexic readers, rather than inducing them to create new pathways more similar to those employed by typical readers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».