Auditory cortical potentials indices in phonological awareness: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether the N1, P2, and N2 auditory evoked potentials reflect performance in phonological awareness tasks. DESIGN: A systematic search was conducted using keywords such as "cortical auditory potential," "N1," "P2," "N2," and "phonological awareness" across databases (CINAHL, Embase, PubMed/Medline, Web of Science) and gray literature (Google Scholar, OpenGrey, ProQuest). STUDY SAMPLE: Human studies were included if they analysed N1, P2, and/or N2 components in relation to phonological awareness tasks, either by correlating these components with task performance or comparing latency and amplitude across groups with different levels of phonological awareness. RESULTS: Of 371 records, seven studies (2004-2021) from Brazil, the Netherlands, China, Canada, and Finland were selected. Four were case-control studies, two were intervention studies, and one was observational. Four used phonological priming, and three used standardised phonological awareness assessments. Five studies suggested that the N1, P2, and N2 components may predict phonological awareness performance. CONCLUSION: The N1, N2, and P2 components are potential predictors of phonological processing. Tasks involving phonological priming-especially rhyme and alliteration-modulate N1 and N2, while the P2 component, though less studied, appears to be sensitive to alliteration. Future research should explore these relationships in greater detail for clinical applications.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».