Lexical Morphology as a Source of Risk and Resilience for Learning to Read With Dyslexia: An fNIRS Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We examined the neurocognitive bases of lexical morphology in children of varied reading abilities to understand the role of meaning-based skills in learning to read with dyslexia. Method: Children completed auditory morphological and phonological awareness tasks during functional near-infrared spectroscopy neuroimaging. We first examined the relation between lexical morphology and phonological processes in typically developing readers (Study 1, N = 66, M age = 8.39), followed by a more focal inquiry into lexical morphology processes in dyslexia (Study 2, N = 50, M age = 8.62). Results: Typical readers exhibited stronger engagement of language neurocircuitry during the morphology task relative to the phonology task, suggesting that morphological analyses involve synthesizing multiple components of sublexical processing. This effect was stronger for more analytically complex derivational affixes ( like + ly ) than more semantically transparent free base morphemes ( snow + man ). In contrast, children with dyslexia exhibited stronger activation during the free base condition relative to derivational affix condition. Taken together, the findings suggest that although children with dyslexia may struggle with derivational morphology, they may also use free base morphemes' semantic information to boost word recognition. Conclusion: This study informs literacy theories by identifying an interaction between reading ability, word structure, and how the developing brain learns to recognize words in speech and print. Supplemental Material: https://doi.org/10.23641/asha.25944949
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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 | 0,001 |
| 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 ».