How does SES influence the brain circuitry for literacy? Modeling the association between SES, oral language, white matter integrity, and reading
Notice bibliographique
Résumé
Reading is pivotal for educational and occupational success, hence, understanding the factors contributing to reading skill variation is a major educational objective. Although cognitive and neurobiological factors that influence reading are well documented, the contributions of environmental factors, such as socioeconomic status (SES), fiv to reading-related neurobiology are relatively understudied. Studies have shown that SES predicts reading and the integrity of reading-related white matter tracts; however, the direct and indirect contributions of SES to reading via white matter integrity remain undifferentiated. Further, while oral language (both phonological awareness [PA] and vocabulary) has been positively associated with both SES and reading, only a few studies have attempted to model the SES-reading association via oral language, and none of them included white matter integrity. The current study closes these gaps by using Structural Equation Modeling in a large sample of children from the Healthy Brain Network biobank, testing the (in)direct paths by which SES (parental education) influences reading through oral language and white matter integrity. Results reveal an effect of SES on reading that is indirectly affected by oral language, though not by white matter integrity. These findings reinforce the role of oral language skills as a key pathway linking SES and reading. • Socioeconomic status (SES) predicts reading. • Phonological awareness (PA) is part of the indirect path from SES to reading. • Inferior & Superior Longitudinal Fasciculi (ILF, SLF) are linked to reading and SES. • Neither ILF nor SLF are part of the indirect path from SES to reading.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».