Detecting simulation of attention deficits using reaction time tests☆
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined if a newly developed series of reaction time tests, the Computerized Tests of Information Processing (CTIP) [Tombaugh, T. N., & Rees, L. (2000). Manual for the Computerized Tests of Information Processing (CTIP). Ottawa, Ontario: Carleton University (unpublished test)], were sensitive to simulation of attention deficits commonly caused by traumatic brain injury (TBI). The CTIP consists of three reaction time tests: Simple RT, Choice RT, and Semantic Search RT. These tests were administered to four groups: Control, Simulator, Mild TBI, and Severe TBI. Individuals attempting to simulate attention deficits produced longer reaction time scores, made more incorrect responses, and exhibited greater variability than cognitively-intact individuals and those with TBI. Sensitivity and specificity values were comparable or exceeded those obtained on the Test of Memory Malingering [Tombaugh, T. N. (1996). The Test of Memory Malingering (TOMM). Toronto, Canada: Multi-Health Systems Inc.]. As such, the CTIP offers considerable promise of serving as a viable malingering test that uses a distinctively different paradigm than the two-item, forced-choice procedure employed by traditional symptom validity tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».