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Enregistrement W3160772156 · doi:10.31234/osf.io/aw9mq

Training causes activation increase in parietal and temporo-parietal regions in children with developmental dyscalculia

2020· preprint· en· W3160772156 sur OpenAlexaff
Mojtaba Soltanlou, Thomas Dresler, Christina Artemenko, David Rosenbaum, Ann-Christine Ehl, Hans‐Christoph Nuerk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDyscalculiaFunctional near-infrared spectroscopyPosterior parietal cortexNeuroscienceParietal lobeNeuroimagingAudiologyDevelopmental psychologyMedicinePrefrontal cortexCognitionDyslexia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with developmental dyscalculia (DD) differ from typically developing (TD) children regarding brain activation. While arithmetic training reduces fronto-temporo-parietal activation related to domain-general processes in TD children, we do not know whether these findings also hold for children with DD. Since children with DD are one main target group for intervention and remediation, it is essential to know how arithmetic training that improves arithmetic performance induces brain activation changes in these children. In a within-participant design, a group of 20 children with DD underwent two weeks of training in simple and complex multiplication. Brain activation was measured using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) before and after training to assess training-related changes. Two weeks of training led to increased temporo-parietal activation for trained versus untrained simple multiplication. For both trained and untrained complex multiplication, widespread increases in activation were observed in frontal, parietal, and temporo-parietal cortices. Interestingly, training-specific activation increases were observed only in the bilateral parietal cortex, but not in the other regions. These brain activation changes were more robust in younger children. We conclude that in contradiction to the training-related brain activation decreases seen in studies of TD children, children with DD showed improved behavioral performance along with increased brain activation. Therefore, using neuroimaging techniques such as fNIRS on children with DD provided valuable insights about strategy changes and the neural networks involved in mental arithmetic.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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