Intelligent Use of Intelligence Tests
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that Canadians produce higher raw scores than their U.S. counterparts on intellectual assessments. As a result of these differences in ability along with smaller variability in the population’s intellectual performance, Canadian normative data will yield lower standard scores for most raw score points compared to U.S. norms. Two recent studies have questioned the utility of the WAIS–IV Canadian norms based on the performance of a mixed clinical sample of post-secondary students. These studies suggest that a greater proportion of cases from their mixed clinical samples fall below a full-scale IQ of 85 using the WAIS–IV Canadian norms than should be “expected.” The purpose of the current study is threefold: First, to summarize the consistent finding of Canada–U.S. differences on measures of ability and present new empirical analyses to demonstrate these results are not due to a smaller sample size for Canadian norms. Second, and most importantly, matched sample comparisons demonstrate that the proportion of low scoring individuals (FSIQ < 85) in mixed clinical samples is consistent with the rates published by recent studies, and not greater than expected. Third, we offer evidence-based advice to clinicians practicing in Canada on the appropriate use of Canadian norms for Canadian clients during an individual assessment of intellectual functioning.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».