Appraising the ANT: Psychometric and theoretical considerations of the Attention Network Test.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Attention Network Test (ANT) is a tool used to assess the efficiency of the 3 attention networks-alerting, orienting, and executive control. The ANT has become popular in the neuropsychological literature since its first description in 2002, with some form of the task currently appearing in no less than 65 original research papers. Although several general reviews of the ANT exist, none provide an analysis of its psychometric properties. METHOD: Data from 15 unique studies were collected, resulting in a large sample (N = 1,129) of healthy individuals. Split-half reliability, variance structure, distribution shape, and independence of measurement of the 3 attention network scores were analyzed, considering both reaction time and accuracy as dependent variables. RESULTS: Split-half reliabilities of reaction time based attention network scores were low for alerting (rweighted = .20, CI 95%weighted [.14, .27], Spearman-Brown r = .38) and orienting (rweighted = .32, CI 95%weighted [.26, .38], Spearman-Brown r = .55), and moderate high for executive control (rweighted = .65, CI 95%weighted [.61, .71], Spearman-Brown r = .81). Analysis of the variance structure of the ANT indicated that power to find significant effects was variable across networks and dependent on the statistical analysis being used. Both analysis of variance (significant interaction observed in 100% of 15 studies) and correlational analyses (multiple-significant inter-network correlations observed) suggest that the networks measured by the ANT are not independent. CONCLUSIONS: In the collection, analysis and interpretation of any test data, psychometric properties, such as those reported here for the ANT, must be carefully considered.
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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 | 0,026 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».