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Enregistrement W2012657139 · doi:10.3357/asem.2339.2008

Repeatability of the Holmes-Wright Type A Lantern Color Vision Test

2008· article· en· W2012657139 sur OpenAlexaff
Jeffery K. Hovis

Notice bibliographique

RevueAviation Space and Environmental Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityLanternSession (web analytics)Test (biology)MathematicsPsychologyComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Recent studies showing a lack of internal consistency for the Holmes-Wright Type A Lantern (HWA) raise the issue as to whether the lantern test is repeatable. This study determines the HWA repeatability for several scoring criteria. METHODS: There were 78 individuals with normal color vision (NCV) and 80 individuals with defective color vision (DCV) who were tested during two separate visits. Three runs of the test lights were always presented in dim room illumination. An additional dark-adapted run was presented during both visits for a subset of 61 subjects. Repeatability was evaluated for the following pass/fail criteria: the Joint Aviation Requirements, Farnsworth's criterion, the Commission Internationale de l'Eclairage criterion for the HWA, a perfect performance, and the 99th and 100th percentile scores of the NCV sample. RESULTS: The NCV agreement for passing both sessions was high, with 96% having a perfect score at both sessions. The DCV agreement for passing both sessions was lower, ranging from 0.62 to 0.80. Criteria which stopped the test after a perfect performance on the first run had the lowest values. The DCV agreement for failing both sessions was high, ranging from 0.97 to 0.99. CONCLUSIONS: Stopping the test after a perfect performance on the first run should be abandoned. Presenting three runs of the nine test lights and allowing no more than two errors is repeatable, passes all the NCV, and minimizes the number of individuals who pass the lantern at the first session and fail at a later session.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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