Prevalence of Low Scores in Children and Adolescents on the Test of Verbal Conceptualization and Fluency
Notice bibliographique
Résumé
It is important to consider the prevalence of low scores when administering a battery of psychological tests. Understanding the prevalence of low scores is important for minimizing false-positive diagnoses of cognitive deficits in clinical practice. The purpose of this study was to expand the literature on base rates for use in children and adolescents. Participants were 408 healthy children and adolescents (M(age) = 13.1 years, SD = 3.7) and 139 children and adolescents (M(age) = 12.4 years, SD = 3.1) diagnosed with a medical, neurological, or learning condition. All participants were administered the Test of Verbal Conceptualization and Fluency (TVCF; Reynolds & Horton, 2006 ). The clinical sample performed significantly lower compared with the healthy control participants on three of the five TVCF scores. When all scores were considered simultaneously, 38% of healthy children obtained one or more scores below the 16th percentile and 15% had one or more scores in the 5th percentile or lower. By comparison, significantly higher proportions of children in the clinical sample had low scores below each of the five cutoffs (i.e., 63% had one or more test scores below the 16th percentile and 37% had one or more scores in the 5th percentile or lower). Our findings illustrate the importance of considering the prevalence of low TVCF scores in everyday clinical practice with children and adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».