Comparing the Performance of Native North Americans and Predominantly White Military Recruits on Verbal and Nonverbal Measures of Cognitive Ability
Notice bibliographique
Résumé
This study compared the cognitive ability of adult Canadian First Nations (American Indian) aboriginals ( N =101) living in remote areas to recruits ( N =131) undergoing military training in the Canadian Forces. Comparisons involved both verbal and nonverbal measures: The Canadian Forces Aptitude Test (CFAT), Wonderlic Personnel Test, (WPT), Raven's Standard Progressive Matrices (SPM) and Mill Hill Vocabulary (MHV) test. All measures were examined for differential test and item functioning; as well, the CFAT was analyzed for adverse impact. Confirming past research, First Nations (FNs) members scored, on average, 18 points lower in IQ estimates based on the WPT, a verbal measure of cognitive ability; however, the differences between the groups were less on the nonverbal tests: SPM (5 points lower) and the MHV (9 points lower). Differential Item Functioning (DIF) analysis detected a few items from the CFAT, SPM and MHV that displayed DIF, but none from the WPT. The SPM and WPT appear to be unbiased measures with respect to differential test functioning (DTF), once language and education are controlled. Making employment decisions solely on verbal cognitive ability test scores, however, is likely to produce adverse impact against members of FN, unless verbal ability is a bona fide occupational requirement for the positions under consideration. Both the verbal and nonverbal cognitive ability tests assessed the same latent structure suggesting that the nonverbal tests could be used in place of the verbal tests with little loss in predictive ability for occupations involving a high degree of spatial ability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».