The Impact of Social Stress on Cold and Hot Attention for Youth with Learning Disabilities: A Behavioural and ERP Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Youth with learning disabilities (LD) often experience challenge with attention, a keystone process critical for development and effective functioning in academic, social, emotional, and behavioural spheres. Difficulties experienced across these domains can heighten levels of daily stress. To date, little research has examined the impact of stress on attention in youth with LD. Further, research completed with similar populations has employed stress-induction tasks that may be less developmentally salient for youth. This three-study dissertation addresses these limitations in a sample of youth with LD (n = 13) and without LD (n = 12). The first study explores the impact of LD status on baseline differences in attention on a “cold” (non-emotionally salient) attention task. Behavioural performance accuracy and event-related potentials (ERPs) captured from electroencephalographic recordings serve as indices of attention. The second study explores the impact of a social stressor (the Cyberball paradigm) on self-reported ostracism and neural indices of attention and emotion regulation, and if youth’s response differs depending on the presence of an LD. The third study explores LD-related differences in ‘hot’ (emotionally evocative) attention by examining differences in behavioural and ERP indices before and after exposure to the social stressor. Across the three studies, findings indicated that attention differed by LD status. Group differences in attention were found in both emotionally neutral (“cold”) and stress-induced (“hot”) contexts, with significantly greater attentional challenges noted in the LD group. Youth with LD were also found to experience greater ostracism than youth without LD in the context of intermittent rejection. These results suggest that the impact of social stress on neural indices of attention is greater for youth with LD, and that youth with LD are more sensitive to occasional rejection cues, even before rejection is experienced persistently. Findings are discussed alongside methodological considerations for future research examining stress and attention, including the potential benefits of examining group-level grand average ERP waveforms over the more traditional examination of peak ERP amplitudes. This research furthers our understanding of the challenges associated with LD, and along with future research may lead to improvements in psychosocial interventions that promote positive developmental trajectories for these youth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».