Non-Linguistic Working Memory Challenges in Dyslexia in The Context of Applied Consumer Psychology
Notice bibliographique
Résumé
In our daily lives, we frequently encounter non-linguistic visual content that we must remember in a spatial context. Individuals with dyslexia are known to experience difficulty with linguistic content and show impairments in cognitive functioning. Recently researchers have highlighted that vision and executive functioning may play a role in explaining dyslexia symptoms, but the specific role of visuo-spatial working memory skills in dyslexia is poorly understood. In the present study, we used non-linguistic everyday brand logos from consumer psychology to investigate visuo-spatial working memory performance in relation to dyslexia. We used an adapted online version of the Sternberg task, where 51 participants with dyslexia and 129 participants without a dyslexia diagnosis recalled content from the same stimulus category presented in either three (low-working memory load condition) or six (high-working memory load condition) specific locations – analogous to recalling a particular branded item on a grocery shelf. Every trial included one of three types of non-linguistic content novel to participants, such as fictious brand logos without their brand name, symbols, or numbers. Bayesian modelling provided evidence for lower and slower working memory performance across all stimulus types for the dyslexia group compared to the non-dyslexia group. However, individuals in both groups showed similar decreases in performance when the working memory load was increased. These findings speak to the role of dyslexia as a multifaceted learning disorder that stretches beyond its linguistic definition and may exert wider reaching effects that also touch upon aspects of daily living that do not involve language.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».