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Enregistrement W3156274059 · doi:10.1016/j.neuroimage.2021.118083

Reciprocal relations between reading skill and the neural basis of phonological awareness in 7- to 9-year-old children

2021· article· en· W3156274059 sur OpenAlexaff
Jin Wang, Julia R. Pines, Marc F. Joanisse, James R. Booth

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of Health
Mots-clésRhymePhonological awarenessPsychologyReading (process)Learning to readFunctional magnetic resonance imagingCognitive psychologyDevelopmental psychologyBrain activity and meditationPhonologyLongitudinal studyLiteracyLinguisticsNeuroscienceElectroencephalographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By using a longitudinal design and functional magnetic resonance imaging (fMRI), our previous study (Wang et al., 2020) found a scaffolding effect of early phonological processing in the superior temporal gyrus (STG) in 6-year-old children on later behavioral reading skill in 7.5-year-old children. Other than this previous study, nothing is known about longitudinal change in the bidirectional relation between reading skill and phonological processing in the brain. To fill this gap, in the current study, we used the same experimental paradigm as in Wang et al. (2020) to measure children's reading skill and brain activity during an auditory phonological awareness task, but with children who were 7.5 years old at Time 1 (T1) and about 1.5 years later when they were 9 years old at Time 2 (T2). The phonological awareness task included both small grain (i.e., onset) and large grain (i.e., rhyme) conditions. In a univariate analysis, we found that better reading skill at T1 predicted lower brain activation in IFG at T2 for onset processing after controlling for brain activation and non-verbal IQ at T1. This suggests that early reading ability reduces the effort of phonemic access, thus supporting the refinement hypothesis. When using general psychophysiological interaction (gPPI), we found that higher functional connectivity from IFG to STG for rhyme processing at T1 predicted better reading skill at T2 after controlling for reading skill and non-verbal IQ at T1. This suggests that the early effectiveness of accessing rhyme representations scaffolds reading acquisition. As both results did not survive multiple comparison corrections, replication of these findings is needed. However, both findings are consistent with prior studies demonstrating that phonological access in the frontal lobe becomes important in older elementary school readers. Moreover, the refinement effect for onsets is consistent with the hypothesis that learning to read allows for better access of small grain phonology, and the scaffolding effect for rhymes supports the idea that reading progresses to larger grain orthography-to-phonology mapping in older skilled readers. The current study, along with our previous study on younger children, indicates that the development of reading skill is associated with (1) the early importance of the quality of the phonological representations to later access of these representations, and (2) early importance of small grain sizes to later development of large grain ones.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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