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Enregistrement W2085720241 · doi:10.1080/09602011.2014.941295

Test–retest consistency of Virtual Week: A task to investigate prospective memory

2014· article· en· W2085720241 sur OpenAlexaff
Giovanna Mioni, Peter G. Rendell, Franca Stablum, Luciano Gamberini, Patrizia Bisiacchi

Notice bibliographique

RevueNeuropsychological Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProspective memoryPsychologyTest (biology)AudiologyTask (project management)Affect (linguistics)Developmental psychologyClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitionMedicinePsychiatryCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study reports test-retest consistency of Virtual Week, a well-known measure of prospective memory (PM) performance. PM is the memory associated with carrying out actions at a specific moment in the future. Patients with neurological disorders as well as healthy older adults often report PM dysfunctions that affect their everyday living. In Experiment 1, 19 younger and 20 older adults undertook the standard version of Virtual Week (version A). Older adults showed lower performance compared to younger participants. However, the discrepancy between groups was eliminated at retest. Experiment 2 was conducted to investigate if remembering of PM content determined the improvement observed in older adults at retest in Experiment 1. To this end we created a parallel version (version B) in which we varied the content of the PM actions. Fifty older adults were assigned to one of the two experimental conditions: Version A at test and version B at retest or vice versa (25 participants in each condition). Results showed no group differences in PM performance between version A and version B; moreover, no effect of test-retest was found. The study confirmed that Virtual Week is a reliable measure of PM performance and also provided a new parallel version that can be useful in clinical setting.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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