What Is the Impact of Second Language Exposure and Intellectual Disability Status on Executive Function and Functional Communication Outcomes in Children and Adolescents With and Without Autism Spectrum Disorder ( <scp>ASD</scp> )?
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 10 years, research has suggested no negative effect on second language exposure in children with autism spectrum disorder (ASD), yet, parents and professionals may be concerned that using a second language with a child with ASD may negatively impact their communication and cognitive skills, especially if the child also has an intellectual disability. In this study, 396 children and adolesents (5-16 years) with and without ASD and with and without second language exposure participated in the study. Parents reported on language exposure and rated executive function (EF) and functional communication (FC) skills using a standardized questionnaire. IQ was directly measured using the WASI-II and children were classified as having an intellectual disability if they had a full-scale score of less than 70. The sample included 18 children with ASD and an intellectual disability (10 without second language exposure, 8 with second language exposure). Results showed that children with ASD and second language exposure had significantly better EF skills and were significantly less likely to have executive dysfunction in the clinical range than children with ASD with no second language exposure. Second language exposure also did not have a negative impact on EF skills in children with ASD even when an intellectual disability was present. For FC skills, we failed to find significant difference between children with ASD with and without second language exposure. For children with ASD and intellectual disability, there was no significant difference on FC skills between children with and without second language exposure. As our sample of children with ASD and intellectual disability was small, additional research with a larger sample is urgently needed.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».