A longitudinal study of potential mediators of the relationship between inattention and academic achievement in a community sample of elementary school children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Behavioral attention, working memory (WM), and academic achievement share significant variance, but the direction of relationships across development are unknown. The aim of the present study was to determine whether WM mediates the pathway between inattentive behaviour and subsequent academic outcomes. Methods: 204 students from grades 1-4 (50% female) were recruited from elementary schools. Participants received assessments of WM and achievement at baseline and one year later. Teachers completed the SWAN behaviour rating scale both years. Mediation analysis with PROCESS (Hayes, 2013) was used to determine mediation pathways. Results: Inattention indirectly and directly influenced math addition, subtraction and calculation scores through its effect on visual-spatial WM. Children who displayed better attention had higher WM scores, and children with higher WM scores had stronger scores on math outcomes. Bias-corrected bootstrap confidence intervals for the indirect effects were entirely below zero for three out of four math outcomes. WM did not mediate the direct relationship between inattention and math and reading fluency scores. Discussion: Findings identify inattention and WM as longitudinal predictors for math addition, subtraction and calculation outcomes one year later, with visual-spatial WM as significant mediator. Results highlight the close relationship between inattention and WM and their importance in the development of math skills.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».