Abstract :
[fr] En psychologie expérimentale et en neuropsychologie, les mesures classiques pour évaluer la mémoire à court terme verbale (MCTV) sont des tâches de rappel sériel immédiat (empan de chiffres ou de mots). Il a été démontré que cette même MCTV prédit les capacités de développement lexical, mais sur base d’une estimation de la MCTV à partir de tâches de répétition de non-mots. Même si ces deux procédures (répétition de non-mots, rappel sériel immédiat) sont censées mesurer la MCTV de façon équivalente, la répétition de non-mots recrute davantage de processus linguistiques tels que la segmentation phonologique et la coarticulation (Gathercole, 2006; Majerus, Van der Linden, Mulder, Meulemans, & Peters, 2004). Le but de cette étude est de déterminer dans quelle mesure ces deux types d’estimation de la MCTV sont des prédicteurs équivalents du développement lexical.
Des tâches de rappel de syllabes présentées soit de manière sérielle (chaque syllabe étant séparée par une pause), soit de manière agglutinée (= répétition de non-mots) ont été administrées à des enfants de 4, 5, 6 et 8 ans (N=30 dans chaque groupe). Le niveau de vocabulaire a été évalué par le test EVIP (Dunn, Thériault-Whalen, & Dunn, 1993).
Une analyse de variance sur les performances aux tâches de MCTV a montré un effet de l’âge (F(3,116)=26.87, p<.001) et un effet du type de tâche, avec de meilleures performances pour les syllabes présentées de façon agglutinée (F(1,116)=390.85, p<.001). Une analyse de régression sur le niveau de vocabulaire a indiqué qu’à la fois la répétition de non-mots et le rappel de séries de syllabes sont des prédicteurs significatifs, après contrôle de l’âge et du niveau intellectuel non-verbal. En outre, la répétition de non-mots reste un prédicteur significatif du niveau de vocabulaire après contrôle du rappel sériel de syllabes (Δ R²=.016). La relation inverse n’est pas significative.
Cette étude montre que la répétition de non-mots et le rappel sériel immédiat ne reflètent pas des mesures identiques de la MCTV, et que la prédiction la plus robuste du niveau de vocabulaire est observée pour les tâches de MCTV recrutant un maximum de processus linguistiques.
