Les fonctions cognitives
Fonctions exécutives
Diamond (2013) définit les FE comme un ensemble de processus cognitifs permettant de contrôler et réguler les pensées et les comportements. Elle identifie trois composantes principales : l’inhibition, qui permet de résister aux impulsions et aux distractions ; la mémoire de travail, essentielle pour maintenir et manipuler l’information en temps réel ; et la flexibilité cognitive, qui aide à s’adapter aux changements et à envisager différentes alternatives. Ce modèle, largement accepté, s’appuie sur les travaux antérieurs de Miyake et al. (2000) et de Garon et al. (2008).
Selon Diamond (2013), les FE jouent un rôle fondamental tout au long de la vie, mais elles sont particulièrement malléables durant l’enfance, période où des interventions spécifiques peuvent les renforcer. Elle souligne que leur développement est influencé par des facteurs génétiques et environnementaux, et qu’il existe une variabilité significative entre les individus. En particulier, les enfants présentant des FE initialement faibles semblent bénéficier davantage des interventions ciblées. Par ailleurs, Diamond met en évidence les liens entre les FE et la réussite scolaire, ainsi qu’avec des aspects plus larges du développement, tels que l’autorégulation émotionnelle et la capacité à établir des relations sociales.
D’autres chercheurs, comme Zelazo et Carlson (2012), avaient déjà élargi la définition des FE en intégrant la régulation émotionnelle et le contrôle comportemental, expliquant que ces capacités partagent des mécanismes communs avec la cognition exécutive. Toutefois, cette approche ne fait pas l’unanimité : Barkley (2012), par exemple, considère que le contrôle émotionnel, bien qu’influencé par les FE, ne devrait pas être considéré comme une composante distincte de ces dernières.
Ci-dessus, les deux fonctions principales sont la mémoire de travail et le contrôle inhibiteur. Ces deux fonctions sont essentielles pour permettre la flexibilité cognitive[av2] . En effet, dans son article de 2013, Diamond explique que la flexibilité cognitive repose sur la capacité à inhiber une réponse automatique ou une perspective initiale et à maintenir et manipuler mentalement des informations pour envisager une alternative. Le contrôle inhibiteur permet d’ignorer une réponse automatique ou une habitude bien ancrée. Par exemple, lorsqu’un enfant doit changer de stratégie dans un jeu parce que la règle a été modifiée, il doit inhiber son réflexe d’appliquer l’ancienne règle et la mémoire de travail permet de garder en tête à la fois l’ancienne règle et la nouvelle pour comparer et ajuster son comportement. Sans elle, l’enfant ne pourrait pas maintenir l’information nécessaire pour effectuer la transition. Ainsi, la flexibilité cognitive dépend de ces deux processus : sans contrôle inhibiteur, il est impossible d’abandonner une façon de faire devenue inadaptée, et sans mémoire de travail, il est difficile de manipuler mentalement plusieurs options et d’en sélectionner une nouvelle appropriée.
En partant de ces bases, on peut développer des FE plus complexes comme le raisonnement, la résolution de problèmes et la planification. Habituellement, on considère le contrôle inhibiteur comme une composante de l’inhibition des réponses (ou comportementale) et du contrôle de l’interférence. Cependant, il y a de plus en plus de recherches qui montrent que le contrôle de l’interférence serait en réalité plus lié à la mémoire de travail qu’au contrôle inhibiteur. [av3] L’article d’Unsworth (2010) explore la relation entre le contrôle de l’interférence et la mémoire de travail. Unsworth y souligne que la capacité à gérer les interférences, c’est-à-dire à filtrer les informations non pertinentes, est une composante essentielle de la mémoire de travail. Il indique que cette capacité permet de maintenir des informations pertinentes actives tout en inhibant les distractions, contribuant ainsi à une performance cognitive optimale.
Dans son étude, Unsworth a examiné si différents indices de contrôle de l’interférence étaient liés entre eux et à d’autres capacités cognitives. Les résultats ont montré que les mesures du contrôle de l’interférence étaient modérément corrélées entre elles et avec la capacité de mémoire de travail, suggérant que le contrôle de l’interférence représente un construit cognitif distinct lié à d’autres capacités cognitives. Ces conclusions appuient l’idée que le contrôle de l’interférence est intimement lié à la mémoire de travail, renforçant l’argument selon lequel la gestion efficace des interférences est cruciale pour le fonctionnement optimal de la mémoire de travail et, par extension, pour d’autres capacités cognitives.
Développement des fonctions exécutive.
Le développement des FE chez l’enfant est étroitement associé à la maturation du cortex préfrontal, dont la progression suit un processus caudo-rostral et se poursuit jusqu’au début de l’âge adulte. Cette organisation explique notamment pourquoi la myélinisation des zones préfrontales intervient plus tardivement que dans d’autres régions cérébrales. La maturation du cortex préfrontal figure ainsi parmi les dernières étapes du développement cérébral (Roy et al., 2012). L’évolution de cette structure accompagne la mise en place progressive des différentes composantes des FE, telles que l’inhibition, la mémoire de travail, la flexibilité et la planification, qui émergent selon un ordre décrit par Diamond (2013).
Les travaux récents indiquent que les différentes composantes des FE, tout en étant différenciées, entretiennent des liens étroits entre elles. Les analyses factorielles menées dans ce domaine ont notamment permis d’identifier plusieurs dimensions essentielles, telles que le contrôle inhibiteur, la mémoire de travail, la mise à jour de l’information et la flexibilité cognitive (Kooistra et al., 2004 ; Miyake et al., 2000).
Plus récemment, Diamond (2013) a élaboré un modèle intégratif du développement des FE. Celui-ci distingue, d’une part, les processus de base, tels que l’inhibition, la mémoire de travail et la flexibilité cognitive, et, d’autre part, des compétences plus élaborées, comme la planification et la résolution de problèmes. Ces dernières, qualifiées par l’autrice de « FE de haut niveau », se développent plus tardivement au cours de l’enfance et de l’adolescence.
L’inhibition.
Le contrôle inhibiteur fait référence à la capacité de réguler son attention, ses comportements, ses pensées et/ou ses émotions, afin de résister aux tentations internes et externes. On distingue ainsi l’inhibition comportementale de l’inhibition cognitive. Ces deux types d’inhibition permettent à l’enfant d’adapter progressivement son comportement aux différentes situations de la vie quotidienne. À l’inverse, l’impulsivité se manifeste par l’incapacité de l’enfant à autoréguler ou à différer ses réactions. Sur le plan scolaire, l’inhibition permet à l’enfant de rester concentré sur ses tâches et d’ignorer les distractions. L’inhibition cognitive, quant à elle, permet d’éliminer les représentations mentales inappropriées, comme des souvenirs ou des pensées non désirées. De plus, l’inhibition aide également à alléger la mémoire de travail en filtrant les stimuli superflus (Diamond, 2013).
Selon le modèle de Barkley (1997), l’inhibition comportementale, et plus spécifiquement son déficit, est au cœur des troubles de l’attention avec hyperactivité (TDA/H). Les enfants rencontrant des difficultés d’inhibition présentent également des déficits dans la mémoire de travail non verbale et verbale, dans l’autorégulation des affects, dans la motivation et l’éveil, ainsi que dans la reconstitution des comportements. Ces quatre fonctions interagissent pour rendre l’inhibition possible (Poissant, 2008). Dempster (1992) conçoit l’inhibition comme un processus de résistance à l’interférence, qui peut être verbale, perceptuelle ou motrice. Il affirme que l’inhibition motrice est la première à parvenir à maturité au cours du développement.
La mémoire de travail.
« La mémoire de travail est définie comme la capacité à mémoriser et manipuler des informations sur une période limitée » (Baddeley, 1994). Selon Corbin et al. (2012), s’appuyant sur les travaux de Barrouillet (2007), la mémoire de travail joue un rôle essentiel dans une variété d’activités cognitives complexes, telles que le raisonnement, la compréhension et la résolution de problèmes. Elle est ainsi un facteur clé de la réussite scolaire.
Baddeley et Hitch (1974) ont proposé un modèle révolutionnaire de la mémoire de travail, permettant d’expliquer la formation, le stockage et la manipulation des représentations symboliques. Le modèle de Baddeley et Hitch comprend plusieurs éléments clés, dont le système attentionnel de contrôle, appelé « administrateur central » ou « central exécutive », qui joue un rôle crucial dans la gestion de l’attention et la coordination des sous-systèmes. Ces sous-systèmes incluent la boucle phonologique, dédiée aux informations verbales et auditives, et le calepin visuo-spatial, qui gère les informations visuelles et spatiales. La boucle phonologique comporte également un mécanisme de répétition articulatoire, essentiel pour maintenir la trace phonologique en mémoire et éviter des effets indésirables, tels que l’effet de similitude phonologique ou l’effet de longueur des mots. Le calepin visuo-spatial, de son côté, se concentre sur les informations visuelles, spatiales et kinesthésiques (Barrouillet & Camos, 2007).
Selon Diamond (2013), l’absence de soutien de la mémoire de travail perturberait les capacités de raisonnement cognitif. Ce modèle s’applique largement à l’étude des processus cognitifs, aussi bien chez l’adulte que chez l’enfant, dans des contextes normatifs ou pathologiques. Avec l’âge, la mémoire de travail tend à se consolider, ce qui permet aux enfants de réaliser des tâches scolaires plus complexes et de traiter l’information de manière plus efficace, élément essentiel du développement cognitif (Barrouillet et Camos, 2007). Bien que la mémoire de travail et l’inhibition se développent précocement, leurs liens d’interdépendance restent encore imparfaitement compris. Le maintien d’informations en mémoire contribuerait à filtrer les éléments non pertinents, et inversement, une atteinte de l’une de ces fonctions pourrait affecter l’autre (Diamond, 2013).
La flexibilité cognitive.
La flexibilité cognitive se construit à partir du socle formé par l’inhibition et la mémoire de travail, et apparaît plus tardivement dans le développement (Diamond, 2013). Pour se développer, l’enfant doit être en mesure d’écarter certains stimuli internes ou externes afin de porter son attention vers d’autres perspectives stockées en mémoire. Cette capacité de flexibilité mentale constitue un support pour la créativité et la théorie de l’esprit (Diamond, 2013). Chez l’enfant, elle facilite notamment la transition rapide d’une tâche ou d’une consigne à une autre. Selon Benson et Sabbagh (cité par Clément, 2021), la flexibilité cognitive joue également un rôle majeur dans l’autorégulation et l’adaptation sociale.
Les FE « cold » et les FE « hot ».
Les FE se divisent en deux catégories : les FE « cold », impliquées dans des tâches cognitives neutres sur le plan émotionnel, et les FE « hot », activées dans des situations engageant la motivation ou l’affect. Les FE « cold » sont essentiels au contrôle cognitif dans des contextes abstraits, comme l’inhibition, la flexibilité cognitive ou le changement de règles. [AD4] [AD5] À l’inverse, les FE « hot » régulent les comportements en fonction des récompenses et punitions, notamment dans des tâches de prise de décision sous incertitude comme l’Iowa Gambling Task[1] (Aram et al., 2019).
Le développement de ces fonctions est progressif. Dès l’enfance, les FE « cold » se mettent en place plus rapidement, tandis que les FE « hot » restent fragiles face aux sollicitations émotionnelles. Par exemple, les jeunes enfants parviennent mieux à retarder une gratification lorsque la récompense est symbolique plutôt que concrète. À l’adolescence, bien que les FE « cold » soient relativement bien maîtrisées, la prise de décision en situation émotionnelle reste immature, ce qui peut expliquer certaines conduites impulsives sous influence sociale. L’étude des patients avec des lésions orbitofrontales a montré que ces deux systèmes peuvent être dissociés : certains réussissent des tâches « cold » mais échouent aux tâches « hot », suggérant des circuits neuronaux distincts.
Ainsi, les FE « hot » et « cold » interagissent dans la régulation du comportement, mais suivent des trajectoires développementales différentes, ce qui est particulièrement pertinent dans l’étude des FE chez l’enfant (Zelazo & Carlson, 2012).
Fonctions attentionnelles
Définition.
Posner et Petersen (1990) soulignent l’importance de différencier les différents types d’attention pour mieux comprendre les processus cognitifs des FE. Dans leur modèle, ils identifient plusieurs systèmes d’attention, dont l’attention sélective, l’attention soutenue et l’attention divisée, chacun jouant un rôle spécifique dans le traitement de l’information. L’attention exécutive, quant à elle, est vue comme un système de contrôle central qui supervise ces autres formes d’attention. Elle est responsable de la prise de décision sur les informations à traiter en priorité et de l’allocation efficace des ressources cognitives. Ainsi, elle est essentielle pour des tâches complexes nécessitant une concentration accrue et une gestion des distractions.
Diamond (2013) met également en avant l’attention exécutive comme une compétence transversale influençant toutes les FE. Elle joue un rôle clé dans la régulation cognitive et comportementale, facilitant la sélection des informations pertinentes et soutenant le contrôle volontaire des actions. Selon Posner et Petersen (1990), l’attention exécutive, bien qu’étroitement liée aux FE, ne fait pas directement partie de celles-ci, mais constitue un système de contrôle supervisant les autres types d’attention. Ce modèle suggère qu’elle opère à un niveau supérieur, coordonnant les ressources cognitives pour une concentration efficace. En effet, ils argumentent que les FE, telles que l’inhibition, la mémoire de travail et la flexibilité cognitive, opèrent à un niveau différent. Par exemple, l’inhibition peut impliquer la capacité à ignorer des distractions présentes dans l’environnement, tandis que l’attention exécutive permet de choisir quelles distractions ignorer et quelles informations pertinentes à activer.
Cette distinction est cruciale pour des recherches futures, car elle permet de mieux cerner les mécanismes sous-jacents qui régissent l’attention et le contrôle cognitif. En intégrant cette compréhension, les interventions visant à améliorer les FE peuvent être plus ciblées, en tenant compte non seulement des compétences exécutives elles-mêmes mais aussi des différents types d’attention qui les soutiennent. Cela ouvre également la voie à des explorations plus nuancées sur la manière dont ces systèmes interagissent et influencent le développement cognitif chez les enfants et les adultes.
L’attention sélective.
Selon Desimone et Duncan (1995), « l’attention agit dans le cerveau en facilitant l’activité de certains neurones aux dépens des autres ou en augmentant leur influence sur d’autres zones du cerveau ». Ce mécanisme peut s’appliquer à un groupe de neurones dans le cortex visuel qui sont sensibles à une couleur spécifique. Cela signifie que tous les stimuli d’une couleur particulière, par exemple le bleu, seront davantage remarqués que les objets d’une autre couleur, comme le rose. En fonction des neurones que l’attention active et de leurs propriétés respectives, notre attention sera dirigée vers ces stimuli. Cette spécificité de l’attention se met en place de manière inconsciente et peut être activée tant en modalité visuelle qu’auditive. Ce type d’attention est appelé « attention sélective » car elle cible un élément à la fois (Lachaux et al., 2019).
L’attention sélective peut être dissociée en fonction des modalités sensorielles, notamment visuelle et auditive. Des études ont démontré que les mécanismes d’attention sélective diffèrent selon la modalité sensorielle impliquée. Par exemple, des tâches d’attention sélective auditive consistent à identifier des sons spécifiques au milieu d’une série de sons aigus et graves, ce qui nécessite de filtrer les informations auditives pertinentes des distracteurs (Bastin & Deroux, 2007).
L’attention divisée.
Selon Wang et ses collaborateurs (2020), l’attention divisée réfère à la capacité à prêter attention à deux stimuli ou plus et à réaliser des tâches multiples. Ainsi, l’attention divisée requiert une allocation spécifique des ressources attentionnelles caractérisée par un déplacement rapide du centre d’attention [av8] (Hahn et al., 2008). La division de l’attention peut donc opérer dans l’espace, entre les caractéristiques d’un objet ou bien entre des stimuli provenant de différentes modalités sensorielles (Coull, 2000).
D’après Posner, lorsque deux tâches sont réalisées simultanément, les performances de l’une n’interfèrent pas avec celles de l’autre dès lors que chacune des tâches implique des régions cérébrales différentes. De plus, les régions cérébrales activées lors des tâches d’attention divisée impliquant les modalités visuelles et auditives résultent en réalité d’une sommation des activations sélectives, en d’autres termes il s’agit ni plus ni moins de l’addition des régions impliquées respectivement dans le traitement de l’information visuelle et de l’information auditive (Loose et al., 2003).
Métacognition
Définition.
La métacognition, comme initialement définie par les travaux de Flavell (1979), fait référence aux connaissances qui modulent les domaines de la cognition. Etymologiquement, le terme métacognition provient des mots grecs meta (à propos, au-dessus) et de cognition (pensée, processus mental), il s’agit donc de “penser par-delà sa propre pensée”, ou bien à “penser à propos de ses pensées” (Brown, 1984). La métacognition fait donc référence à des domaines divers et variés dans la littérature scientifique, cependant aucune définition universelle de ce concept n’est adoptée bien que la plupart des auteurs s’accordent sur le fait que la métacognition fait allusion à la conscientisation des processus de pensées ainsi qu’à la façon dont on peut les contrôler (Aydin, 2011).
Colognesi & Van Nieuwenhoven (2019) identifient six compétences métacognitives réparties sur trois phases. Avant la tâche, l’orientation (compréhension des objectifs) et la planification (choix des stratégies) sont mobilisées. Pendant la tâche, la vérification (détection d’erreurs) et la régulation (ajustement de la stratégie) interviennent. Après la tâche, l’évaluation (analyse des résultats) et l’autorégulation (projection dans une future réalisation) permettent de structurer l’apprentissage.
Selon Veenman et al. (2006, cité dans Colognesi et al., 2019), la métacognition peut être sollicitée à trois moments clés en situation scolaire : avant l’action, en demandant aux élèves de prédire leurs stratégies ; pendant l’action, en les incitant à justifier leurs choix ; et après l’action, en les amenant à réfléchir sur leur performance et à envisager des améliorations. Cette approche favorise une meilleure appropriation des stratégies d’apprentissage et une autonomie accrue chez les élèves.
Impact potentiel de l’autorégulation sur l’apprentissage.
La méta-analyse de Hattie (2009, cité dans Colognesi et al., 2019), qui a synthétisé plus de 800 études sur les facteurs influençant la performance académique des élèves, a mis en évidence l’importance de l’enseignement des stratégies métacognitives. Parmi les 138 variables analysées, cet élément se classe en neuvième position. Ces résultats s’inscrivent dans la continuité des recherches sur l’enseignement efficace qui soulignent que les enseignants les plus performants intègrent des stratégies métacognitives dans leurs pratiques et permettent aux élèves de les maîtriser (Creemers, 1999 ; Ko et al., 2014 ; Scheerens, 2008, cités dans Colognesi et al., 2019).
La métacognition est ainsi reconnue comme une composante essentielle d’un apprentissage efficace. Par ailleurs, elle joue un rôle dans le développement des croyances d’auto-efficacité (Colognesi & Van Nieuwenhoven, 2019), car elle permet aux élèvesd’analyser leurs propres processus cognitifs, de suivre l’évolution de leurs compétences et d’approfondir leur compréhension des matières enseignées. Ce qui renforce leur motivation et de leur engagement scolaire, en cohérence avec les travaux de Denoncourt et al. (2004) sur le lien entre auto-efficacité perçue et implication dans les apprentissages (cité dans Colognesi & Van Nieuwenhoven, 2019).
Toutefois, la capacité à réfléchir sur sa propre cognition, c’est-à-dire à adopter une démarche métacognitive, ne se développe pas spontanément. Elle repose sur l’acquisition de stratégies spécifiques, qui nécessitent un enseignement explicite et structuré (Weil et al., 2013). L’intervention pédagogique joue un rôle clé dans ce processus, bien que les pratiques enseignantes intègrent encore peu la métacognition (Lafortune & Fennema, 2013). Ce manque d’intégration peut s’expliquer par une perception limitée de ses bénéfices directs ainsi que par l’absence de formation adéquate des enseignants à ces approches (cité dans Colognesi et al., 2019).
[1] L’Iowa Gambling Task est un test neuropsychologique conçu pour évaluer la prise de décision en situation d’incertitude, notamment chez les personnes ayant des lésions du cortex préfrontal ventromédian.
Références
Aram, S., Levy, L., & Patel, J. B. (2019). (PDF) The Iowa Gambling Task (IGT) : A Review of the Historical Evolution, Scientific Basis, and Use in Functional Neuroimaging. ResearchGate. https://doi.org/10.1177/2158244019856911
Aydin, F. (2011). Geography teaching and metacognition. Educational Research and Reviews, 6(3), 274-278.
Baddeley, A. D., & Hitch, G. (1974). Working Memory. In Psychology of Learning and Motivation (Vol. 8, p. 47-89). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60452-1
Baddeley, A. D., & Hitch, G. J. (1994). Developments in the concept of working memory. Neuropsychology, 8(4), 485-493.
Barkley, R. A. (1997). Behavioral inhibition, sustained attention, and executive functions: Constructing a unifying theory of ADHD. Psychological Bulletin, 121(1), 65-94.
Barkley, R. A. (2012). Executive functions: What they are, how they work, and why they evolved (p. xi, 244). The Guilford Press.
Barrouillet, P., & Camos, V. (2007). Le développement de la mémoire de travail (p. 51-86).
Bastin, L., & Deroux, C. (2007). Chapitre 4 : Évaluation des capacités attentionnelles chez l’enfant. In Bilan neuropsychologique de l’enfant (p. 97-115). Mardaga. https://shs.cairn.info/bilan-neuropsychologique-de-l-enfant–9782870099643-page-97
Brown, A. L., Kluwe, R., Weinert, F. E. (1984). Metakognition, Motivation und Lernen. Stuttgart: Kohlhammer.
Clément, E. (2021). La flexibilité cognitive : Pierre angulaire de l’apprentissage. ISTE Group.
Colognesi, S., Hanin, V., Still, A., & Van Nieuwenhoven, C. (2019). The Impact of Metacognitive Mediation on 12-Year-Old Students’ Self-Efficacy Beliefs for Performing Complex Tasks. International Electronic Journal of Elementary Education, 12, 129.
Corbin, L., Moissenet, A., & Camos, V. (2012). Fonctionnement de la mémoire de travail chez des enfants présentant des difficultés scolaires. Développements, 11(2), 5-12. https://doi.org/10.3917/devel.011.0005
Coull, J.. (2000). The Attentive Brain. Journal of Psychophysiology. 14. 257. 10.1027//0269-8803.14.4.257.
Desimone R, Duncan J. Neural mechanisms of selective visual attention. Annu Rev Neurosci. 1995;18:193-222. doi: 10.1146/annurev.ne.18.030195.001205. PMID: 7605061.
Dempster, F. N. (1992). The rise and fall of the inhibitory mechanism: Toward a unified theory of cognitive development and aging. Developmental Review, 12(1), 45-75.
Diamond, A. (2013). Executive Functions. Annual Review of Psychology, 64(1), 135-168. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143750
Diamond, A., & Ling, D. (2020). Review of the evidence on, and fundamental questions about, efforts to improve executive functions, including working memory. In J. Novick, M. Bunting, M. Dougherty, & R. Engle (Eds.), Cognitive and working memory training (pp. 143-431). New York, NY: Oxford University Press.
Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906–911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906
Hahn, B., Wolkenberg, F. A., Ross, T. J., Myers, C. S., Heishman, S. J., Stein, D. J., Kurup, P. K., & Stein, E. A. (2008). Divided versus selective attention : Evidence for common processing mechanisms. Brain research, 1215, 137-146. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2008.03.058
Kooistra, L., Vulsma, T., & Van Der Meere, J. (2004). An Investigation of Impulsivity in Children With Early-Treated Congenital Hypothyroidism. Developmental Neuropsychology, 26(2), 595-610. https://doi.org/10.1207/s15326942dn2602_4
Lachaux, J.-P., Terrier, B., & Recollon-Mingat, M. (2019, mars). FUNMOOC L’attention, ça s’apprend ! (I. C. de R. en N. de Lyon, Éd. ; p. https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/lattention-ca-sapprend/). Canopé. https://hal.science/hal-04121963
Loose, R., Kaufmann, C., Auer, D. P., & Lange, K. W. (2003). Human prefrontal and sensory cortical activity during divided attention tasks. Human Brain Mapping, 18(4), 249-259. https://doi.org/10.1002/hbm.10082
Miyake, A., Friedman, N. P., Emerson, M. J., Witzki, A. H., Howerter, A., & Wager, T. D. (2000). The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex « Frontal Lobe » tasks: A latent variable analysis. Cognitive Psychology, 41(1), 49-100. https://doi.org/10.1006/cogp.1999.0734
Poissant, H. (2008). Development of self-regulation and inhibition in children exhibiting attention deficit disorder with or without hyperactivity (ADHD). L’Encéphale, 34(2), 161-169. https://doi.org/10.1016/j.encep.2007.01.007
Posner, M. I., & Petersen, S. E. (1990). The attention system of the human brain. Annual Review of Neuroscience, 13, 25-42. https://doi.org/10.1146/annurev.ne.13.030190.000325
Roy, A., Gall, D. L., Roulin, J.-L., & Fournet, N. (2012). Les fonctions exécutives chez l’enfant : Approche épistémologique et sémiologie clinique. Revue de neuropsychologie, 4(4), 287-297. https://doi.org/10.1684/nrp.2012.0242
Unsworth, N. (2010). Interference control, working memory capacity, and cognitive abilities : A latent variable analysis. Intelligence, 38(2), 255-267. https://doi.org/10.1016/j.intell.2009.12.003
Wang, X., Zhou, H., & Zhu, X. (2020). Attention deficits in adults with Major depressive disorder : A systematic review and meta-analysis. Asian Journal of Psychiatry, 53, 102359. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2020.102359
Zelazo, P. D., & Carlson, S. M. (2012). Hot and Cool Executive Function in Childhood and Adolescence: Development and Plasticity. Child Development Perspectives, 6(4), 354-360. https://doi.org/10.1111/j.1750-8606.2012.00246.x
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