MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2325643089 · doi:10.1080/21622965.2015.1124276

Children's planning performance in the Zoo Map task (BADS-C): Is it driven by general cognitive ability, executive functioning, or prospection?

2016· article· en· W2325643089 sur OpenAlexafffund
Nicola Ballhausen, Caitlin E. V. Mahy, Alexandra Hering, Babett Voigt, Katharina M. Schnitzspahn, Prune Lagner, Andreas Ihle, Matthias Kliegel

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology Child · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésProspectionPsychologyTask (project management)Executive functionsCognitionCognitive mapDysexecutive syndromeNaturalismTask analysisCognitive psychologyDevelopmental psychologyApplied psychologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A minimal amount of research has examined the cognitive predictors of children's performance in naturalistic, errand-type planning tasks such as the Zoo Map task of the Behavioral Assessment of the Dysexecutive Syndrome for Children (BADS-C). Thus, the current study examined prospection (i.e., the ability to remember to carry out a future intention), executive functioning, and intelligence markers as predictors of performance in this widely used naturalistic planning task in 56 children aged 7- to 12-years-old. Measures of planning, prospection, inhibition, crystallized intelligence, and fluid intelligence were collected in an individual differences study. Regression analyses showed that prospection (rather than traditional measures of intelligence or inhibition) predicted planning, suggesting that naturalistic planning tasks such as the Zoo Map task may rely on future-oriented cognitive processes rather than executive problem solving or general knowledge.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Neuropsychology ChildMême sujetAttention Deficit Hyperactivity DisorderTravaux en français237 207