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Enregistrement W4362552227 · doi:10.21203/rs.3.rs-2531116/v1

Neural impact of Skill and Goal-based Training in Adults with Dyslexia: A Randomized Trial

2023· preprint· en· W4362552227 sur OpenAlexafffund
Kulpreet Cheema, Thi Hunyh, William Hodgetts, Jacqueline Cummine

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDyslexiaPsychologySentenceIntervention (counseling)Psychological interventionContext (archaeology)ComprehensionCognitive psychologyReading comprehensionReading (process)Developmental psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Studies on neurobiological mechanisms of dyslexia-related interventions are ubiquitous in the literature; however, almost all of the studies come from interventions performed with children. Since dyslexia is a lifelong disorder, there needs to be more work done to understand an adult’s brain response to intervention. We recruited twenty adults with dyslexia to participate in an eight-week online intervention study. Before and after the intervention, all participants completed two functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) tasks to assess sound awareness (i.e., phoneme deletion) and sentence comprehension (i.e., sentence comprehension) skills. We found group-specific intervention effects, in which the Skill-based group significantly improved their accuracy of phoneme deletion task. In contrast, no intervention impact was evident for the sentence comprehension task. The fNIRS results provided evidence for both normalizing (i.e., significant activation in the typical reading network) and compensatory changes (i.e., significant activation in the regions outside of the reading network) in brain, namely in the left fusiform gyrus and right superior temporal gyrus, respectively. These results are further discussed in the context of function of the brain structures and the previous evidence from intervention studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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