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Enregistrement W4225086338 · doi:10.3389/feduc.2021.812760

Cognitive and Linguistic Effects of Working Memory Training in Children With Corresponding Deficits

2022· article· en· W4225086338 sur OpenAlexaff
Laura J. Pauls, Lisa M. D. Archibald

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking memory trainingWorking memoryPsychologyCognitive psychologyReading (process)Transfer of trainingCognitionCognitive trainingDevelopmental psychologyIntervention (counseling)Transfer of learningMultiple baseline designShort-term memoryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working memory training has been found to result in improvements on tasks similar to those involved in the training (near transfer) but show limited impact on everyday skills such as language or academic abilities (far transfer). Previous research has largely focused on those with a broad range of skills, and examined group level responses. This study uses a single subject design to examine the effect of working memory training on both working memory and related domains in children with working memory impairment. Seven children (8–11 years old) with a working memory impairment completed 20 sessions of computerized working memory intervention. Data revealed near transfer for all participants. Evidence of far transfer to improvements in language, reading, or math was observed for approximately half of the participants on individual measures. Three participants showed convincing but modest training effects across multiple measures. A combination of factors appeared to influence far transfer including age, training intensity, and baseline measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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