Speed of Cognitive Processing Within a Test of Executive Functions and Information Integration
Notice bibliographique
Résumé
Rapid Automatic Naming (RAN) has been widely recognized as a reliable predictor of reading proficiency. Although RAN represents the speed of cognitive processing, there are few studies that have addressed RAN as a cognitive process in its own right Furthermore, RAN performance of ELL (English Language Learners) has been less frequently investigated. We have two parts to this study. First, we examine the factor structure of an enlarged composite measure of speed measure by adding four additional tests comprising color naming, and two number naming tasks to the traditional RAN of digit and letter naming. In the second part, we determine the association of Speed with broad cognitive processes comprising Executive Functions, and Information processing. Participants were students in English medium schools in India. They were divided into two age groups (8–14 and 15–20) for statistical analyses of six Speed measures Results show a strong unitary speed factor in the 8 to 14 age group. In contrast, in the 15 to 20 group RAN tests comprising digits and letters showed a very small loading on the same factor. Addressing the second objective, which is the impact of speed on various cognitive tasks, the results show that response speed has a minimal influence on Nonverbal Configurations (simultaneous) tasks, and tasks of executive functions comprising Working Memory, and Visual-Spatial Processing. These tests will enable us to isolate specific cognitive deficiencies from response speed. In a re-examination of the relation between Reading & RAN-type tests, we could suggest that serial articulation is the common and essential feature that binds rapid naming tasks and reading fluency.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».