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Enregistrement W2076185830 · doi:10.1093/arclin/acq013

Normative Data for the Pyramids and Palm Trees Test in the Quebec-French Population

2010· article· en· W2076185830 sur OpenAlexafffundabout
Brandy L. Callahan, Joël Macoir, Carol Hudon, Nathalie Bier, N. Chouinard, M. Cossette-Harvey, N. Daigle, Caroline Fradette, Lucie Gagnon, Olivier Potvin

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNormativeTest (biology)PsychologyPopulationDevelopmental psychologySample (material)Meaning (existential)Boston Naming TestAge of AcquisitionDemographyCognitionSociologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semantic memory tests assess long-term memory for facts, objects, and concepts as well as words and their meaning. Since it holds culturally shared information, the development of normative data adjusted to the cultural and linguistic reality of the target population is of particular importance. The present study aimed to establish normative data for the Pyramids and Palm Trees Test, a commonly used test of semantic memory, in the French-Quebec population. The normative sample consisted of 214 healthy French-speaking adults and elderly persons from various regions of the province of Quebec. The effects of participants' age, gender, and education level on test performance were assessed. Results indicated that participants' level of education and age, but not sex, were found to be significantly associated with performance on this test. Normative data are presented as means and standard deviations. Overall, the present norms are consistent with those of previous studies with Spanish samples.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,329 · 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'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

Citations71
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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