Training causes activation increase in parietal and temporo-parietal regions in children with developmental dyscalculia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».