Measuring the components of attention using the Dalhousie Computerized Attention Battery (DalCAB).
Notice bibliographique
Résumé
Using experimentally validated tests to measure the vigilance/alerting, orienting and executive control attention networks, we have developed a novel, theoretically driven battery for measuring attentional abilities, called the Dalhousie Computerized Attention Battery (DalCAB). The current study sought to examine the factor structure of the DalCAB as preliminary evidence for its validation as an assessment tool for the above-named attention networks. One hundred young, healthy adult participants (18 to 31 years) completed the DalCAB (simple reaction time, choice reaction time, dual task, go/no-go, visual search, vertical flanker, and item memory tasks). Exploratory factor analysis of task performance with promax rotation highlighted a 9-factor model, accounting for 54.66% of the shared variance. Factors 1, 2, and 5 are associated with measures reflecting the vigilance/alerting network (response speed, maintenance/preparation and consistency, respectively), Factor 3 is associated with the orienting network (searching measures). Factors 4, 6, 7, and 8 are associated with different aspects of the executive control network including: inhibition, working memory, filtering, and switching. The final factor is associated with vigilance/alerting (fatigue) and executive control (proactive interference). Our model provides preliminary evidence for the validation of our interpretation of the DalCAB as a measure of vigilance/alerting, orienting, and executive control attentional abilities, and contributes to the previously reported evidence for the validation of these tasks for measuring different aspects of attention. We also demonstrate the importance of each of the specific measures derived from the DalCAB tasks, and our results provide further behavioral evidence of the existence of multiple attention-related networks.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».