Comparing Sensory Processing and Perceived Motor Competence Between Three Groups of Students with Special Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Identifying the contributing factors to a specific learning disorder and comparing these factors in different types of this disorder will lead to using more proper interventions in the future. Therefore, this study aimed to compare sensory processing skills and perceived motor competence between three groups of students with specific learning disabilities (reading and writing disorders, math disorders, and combination disorders). Materials and Methods: The present study was a cross-sectional descriptive-analytical study. The participants were 48 children (16 in each group, aged 8-12 years). They were selected from Chaharmahal and Bakhtiari Province, Iran, by the simple convenience sampling method. The participants’ sensory processing was measured with sensory profile 2 and their perceived motor competency with Marsh perceived motor competence questionnaire. Results: The results showed a significant difference between the three groups in the sensory sensitivity, low registration sensory patterns and processing of tactile, and body position senses (P <0.05). However, no significant differences were observed between groups in other components of sensory processing and perceived motor competence (P> 0.05). Conclusion: The results indicate that therapeutic interventions in the group with reading and writing disorders should focus on increasing sensory registration and processing of tactile and body position senses and reducing sensory sensitivity in the mathematical group.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».