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
This systematic review and meta-analysis of global peer-reviewed neuroimaging findings preliminarily assessed the magnitude of effect sizes (ES) of the influences of family poverty/low socioeconomic status (SES) on children’s neurocognition and whether these were consistently detrimental. The literature search (Web of Science; PUBMED; MEDLINE: PSYCNET; GOOGLE SCHOLAR; SCIENCEDIRECT) included 66 studies from 1988 to 2022; 85% of the studies included were conducted in Western, high-income nations. Bayesian models, corrected by study sizes and variances, revealed ESs were heterogeneous across countries and measurements. Bayesian and standard hypothesis testing indicated high and low SES groups showed similar behavioral performances in neuroimaging-concurrent tasks. Except for Magnetic Resonance Imaging studies, ESs were small-to-intermediate with modest reliability. The strongest ESs were found for attention, mathematical performance, language, and cortical volume, followed by intermediate ESs for reading and socioemotional processes. Differentials in resting activity and connectivity, working memory, and executive functions yielded small effects. A bibliometric analysis showed a significant proportion of the literature attributed neurocognitive deficits to low SES, despite overlooking the under-representativity of non-Western and low-income countries, potential influences of racial/ethnic differences, and measurement sensitivity/specificity discrepancies. To reach United Nations Sustainable Development Goals, policies and interventions should consider regional, structural, or environmental ecologies beyond the individual, critically probing implicit deficit attributions.
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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 | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».