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Enregistrement W4409892216 · doi:10.1177/00222194251335313

Do Children With Comorbid Reading and Mathematics Difficulties Experience More Internalizing Problems?

2025· article· en· W4409892216 sur OpenAlexaffabout
Ana Paula Alves Vieira, George K. Georgiou, Yuliya Kotelnikova

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityPsychologyAnxietyDepression (economics)Developmental psychologyCognitionClinical psychologyReading (process)DyslexiaLearning disabilityPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether children with comorbid reading (RD) and mathematics (MD) difficulties experience more internalizing problems (anxiety, depression, somatic complaints, and social withdrawal) than children without comorbidity. In addition, we examined whether any significant group differences are due to differences between groups in attention. Thirty-three Canadian children with RD (51.5% female; M age = 10.80 years), 35 with MD (60.0% female; M age = 10.79 years), 37 with comorbid RDMD (45.9% female; M age = 10.79 years), and 42 chronological-age (CA) controls (64.3% female; M age = 10.82 years) were assessed on reading, mathematics, general cognitive ability, and attention tasks. Their teachers also rated their anxiety, depression, somatic complaints, and social withdrawal. Results of analyses of variance showed that children with comorbid RDMD exhibited significantly higher levels of anxiety and depression compared only to the CA controls. However, after controlling for attention, these group differences were no longer significant. These findings suggest that children with comorbid RDMD may be at greater risk for anxiety and depression, although attention difficulties likely contribute to these differences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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