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Enregistrement W2037998248 · doi:10.1080/09084280903297891

Utilizing Virtual Reality to Improve the Ecological Validity of Clinical Neuropsychology: An fMRI Case Study Elucidating the Neural Basis of Planning by Comparing the Tower of London with a Three-Dimensional Navigation Task

2009· article· en· W2037998248 sur OpenAlexaff
Zachariah Campbell, Konstantine K. Zakzanis, Diana Jovanovski, Steve Joordens, Richard Mraz, Simon J. Graham

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyPsychologyFunctional magnetic resonance imagingEcological validityVirtual realityCognitive psychologyTest (biology)Artificial intelligenceComputer scienceCognitionNeuroscienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virtual reality (VR) was used to create an ecologically valid spatial-navigation task in hand with functional magnetic resonance imaging (fMRI) to articulate the neural basis of planning behavior. A virtual version of a traditional planning measure, the Tower of London, was also developed to ascertain convergent and divergent validity in terms of planning behavior and functional neuroanatomy. This VR-fMRI case study experiment was performed at 3.0 Tesla on a young healthy male subject. The obtained image data suggest both convergent and divergent specificity between the two conditions in terms of location and overall intensity of activation. Overall, the present case study provides supportive evidence that the activity of various brain regions associated with planning tasks is largely modulated by the ecological validity of the measure being used. This finding may extend to all domains of inquiry in neuropsychological research and assessment when deductive conclusions are formulated on the results of neuropsychological test measures that could be considered contrived in nature.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations79
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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