Predicting Reading From Behavioral and Neural Measures – A Longitudinal Event-Related Potential Study
Notice bibliographique
Résumé
Fluent reading is characterized by fast and effortless decoding of visual and phonological information. Here we used event-related potentials (ERPs) and neuropsychological testing to probe the neurocognitive basis of reading in a sample of children with a wide range of reading skills. We report data of 51 children who were measured at two time points, i.e., at the end of first grade (mean age 7.6 years) and at the end of fourth grade (mean age 10.5 years). The aim of this study was to clarify whether next to behavioral measures also basic unimodal and bimodal neural measures help explaining the variance in the later reading outcome. Specifically, we addressed the question of whether next to the so far investigated unimodal measures of N1 print tuning and mismatch negativity (MMN), a bimodal measure of audiovisual integration (AV) contributes and possibly enhances prediction of the later reading outcome. We found that the largest variance in reading was explained by the behavioral measures of rapid automatized naming (RAN), block design and vocabulary (46%). Furthermore, we demonstrated that both unimodal measures of N1 print tuning (16%) and filtered MMN (7%) predicted reading, suggesting that N1 print tuning at the early stage of reading acquisition is a particularly good predictor of the later reading outcome. Beyond the behavioral measures, the two unimodal neural measures explained 7.2% additional variance in reading, indicating that basic neural measures can improve prediction of the later reading outcome over behavioral measures alone. In this study, the AV congruency effect did not significantly predict reading. It is therefore possible that audiovisual congruency effects reflect higher levels of multisensory integration that may be less important for reading acquisition in the first year of learning to read, and that they may potentially gain on relevance later on.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».