The reading-attention relationship: Variations in working memory network activity during single word decoding in children with and without dyslexia
Notice bibliographique
Résumé
This study utilized a neuroimaging task to assess working memory (WM) network recruitment during single word reading. Associations between WM and reading comprehension skills are well documented. Several converging models suggest WM may also contribute to foundational reading skills, but few studies have assessed this contribution directly. Two groups of children (77 developmental dyslexia (DD), 22 controls) completed a functional magnetic resonance imaging (fMRI) task to identify activation of a priori defined regions of the WM network. fMRI trials consisted of familiar word, pseudoword, and false font stimuli within a 1-back oddball task to assess how activation in the WM network differs in response to stimuli that can respectively be processed using word recognition, phonological decoding, or non-word strategies. Results showed children with DD recruited WM regions bilaterally in response to all stimulus types, whereas control children recruited left-lateralized WM regions during the pseudoword condition only. Group-level comparisons revealed activation differences in the defined WM network regions for false font and familiar word, but not pseudoword conditions. This effect was driven by increased activity in participants with DD in right hemisphere frontal, parietal, and motor regions despite poorer task performance. Findings suggest the WM network may contribute to inefficient decoding and word recognition strategies in children with DD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».