Cognitive neuroimaging studies on poverty and socioeconomic status differences in children and families across the world: Translational insights for next decade's policy, health, and education
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this global systematic review and meta-analysis aimed to preliminarily assess: 1) whether the effects of family poverty or low SES on neurocognition as reflected by neuroimaging results are consistently found to be detrimental; 2) the strength of the effect sizes (ES). The preliminary literature search on main databases (WEB of SCIENCE; PUBMED; MEDLINE: PSYCNET; GOOGLE SCHOLAR; SCIENCEDIRECT) included 66 experimental studies and intervention studies from 1988 to 2022. Only ten (15%) were from middle or developing countries; most of the studies (85%) were conducted in Western countries. Least squares Bayesian ANOVA models, weighted by sample sizes, revealed very strong evidence that the estimated ESs were statistically heterogenous across countries. A mix of Bayesian, standard hypothesis testing (parametric and non-parametric) sets of analyses all converged to indicate unequivocally that, despite the heterogeneity across studies, high and low SES groups performed similarly in most of the behavioral tasks concurrent with neuroimaging. Except for combined fMRI+sMRI studies, which yielded very large effect sizes, the effects were generally small to intermediate with rather modest reliability in the findings. The strongest effect sizes for differences between high and low SES were found in relation to mathematical performance, language and socioemotional processes, closely followed by intermediate effects concerning attention and working memory. Differentials in resting networks, reading and executive functions generally yielded small effects. Finally, a bibliometric analysis of the surveyed literature shows that the most common interpretation of the difference between high vs low SES children is a presumed implicit brain or cognitive deficit in the latter group. We suggest these results are best understood in relation to global structural or environmental set of ecological factors beyond the individual children and families. Policies and interventions for health and education which target poor and low SES children and families which implicitly attribute an individual-level neurocognitive deficit to disadvantaged groups risk using a one-size-fits-all approach which exacerbates the issues linked with social inequality. To reach United Nations Sustainable Development Goals, we argue that there needs to be an epistemological global evidence-based transition to combat the status quo of privilege and deficit thinking.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».