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Enregistrement W2330678192 · doi:10.1017/s0714980800012344

Norbert Schwarz, Denise Park, Barbel Knauper, & Seymour Sudman (Eds.). Cognition, Aging, and Self-Reports. Philadelphia, PA: Psychology Press, 1998.

2001· article· fr· W2330678192 sur OpenAlexaff
V. Jane Knox

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2001
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSocial Representations and Identity
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Ce livre explore la façon dont les changements du fonctionnement cognitif et communicatif reliés à l'âge influent sur le fondement des déclarations d'un sujet. Il comble done l'écart entre deux domaines de recherche non encore relies. Le premier domaine constitue le territoire des psychologues de la cognition et du vieillissement et concerne la façon dont le fonctionnement cognitif et communicatifse modifie auec les étapes de la vie. Le deuxième résulte des travaux des spécialistes de la méthodologie de recherche et des psychologues socio-cognitifs et concerne le fonctionnement cognitif et communicatif sur lequel repose les déclarations des sujets. Ces travaux présentent un intérêt indéniable pour les gérontologues qui se fient sur les déclarations des sujets de recherche dans l'établissement de leurs conclusions. En sachant de quelle façon les déclarations sont influencées par les changements cognitifs reliés à l'âge, il devient possible de modifier les modalités de collecte de données pour répondre aux besoins des répondants plus âgés. Il pourrait également devenir possible d'interpréter les données avec plus de précision. Ce livre est excellent. Il est écrit dans un langage accessible au profane, va droit au but et la grande majorité du contenu présente une qualité indéniable. Les chercheurs le trouveront précieux étant donné qu'il contient une grande quantité de suggestions de sondages et de conseils sur la conception et l'administration de questionnaires. De plus, plusieurs chapitres contiennent des idées de recherches intéressantes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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