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Enregistrement W2065326643 · doi:10.1080/09297040802464148

Cognitive Control in Children with ADHD-C: How efficient are they?

2008· article· en· W2065326643 sur OpenAlexaff
Kate D. Randall, Karin C. Brocki, Kimberly A. Kerns

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderSelection (genetic algorithm)Control (management)Developmental psychologyResponse inhibitionPopulationInterference (communication)Cognitive psychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceClinical psychologyPsychiatryMachine learningMedicineArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on children with attention deficit/hyperactivity disorder, combined type (ADHD-C), is currently inconclusive as to the nature of deficits in two forms of cognitive control - interference control and response selection (Nigg, 2006). This paper examined the performance of children with ADHD-C on interference control and response selection conflict tasks that required both speed and accuracy. The data was analyzed utilizing a new efficiency method to more effectively analyze overall responses. Both interference control and response selection conditions were combined within tasks allowing for a closer comparison of how children with ADHD-C perform on these specific types of cognitive control. Computerized tasks were administered to 62 boys, ages 7 to 12 (31 controls, 31 ADHD-C). Results revealed deficits in efficient performance for children with ADHD-C on interference control tasks and response selection tasks hypothesized to involve high cognitive control demand. These results highlight the utility of analyzing efficiency data to identify deficits in performance for children with ADHD-C and to foster an increased understanding of cognitive control functioning in this clinical population.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,759

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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