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Enregistrement W1985054021 · doi:10.1037/1040-3590.15.4.443

Introduction to the Special Section on Incremental Validity and Utility in Clinical Assessment.

2003· article· en· W1985054021 sur OpenAlexaff
John Hunsley

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Testing and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncremental validityPsychologyExternal validityTest validityPredictive validityInternal validitySection (typography)PsychometricsLimitingApplied psychologyCriterion validityClinical psychologyConstruct validitySocial psychologyComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This special section focuses on the incremental validity and utility of clinical assessment data. The lack of replicated incremental validity research limits the ability of psychologists to establish their assessment practices on a solid empirical footing. The articles in this section deal with conceptual, methodological, and content issues in the development and use of clinical measures. The authors addressed several aspects of incremental validity research, including (a) the evaluation of the magnitude of validity increments, (b) the use of incremental validity data for test development and validation, (c) the costs of assessment, (d) the use of multi-informant and multimethod assessments, and (e) the treatment utility of assessment. Obstacles limiting the use of incremental validity research to inform and guide clinical practice are also emphasized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,011

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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