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Enregistrement W2405728190 · doi:10.1037/pas0000341

Low reliability of sighted-normed verbal assessment scores when administered to children with visual impairments.

2016· article· en· W2405728190 sur OpenAlexafffund
Valerie S. Morash, Amanda McKerracher

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInstitute of Education SciencesUniversity of California Berkeley
Mots-clésPsychologyNonverbal communicationPsycINFODevelopmental psychologyTest (biology)Test validityVocabularyIntelligence quotientPsychometricsVerbal reasoningReliability (semiconductor)Standardized testPsychological testingClinical psychologyCognitionMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most common and advocated assessment approach when a child cannot access visual materials is to use the verbal subscales of a test the psychologist already has and is familiar with. However, previous research indicates that children with visual impairments experience atypical verbal development. This raises the question of whether verbal subscale scores retain their reliability and interpretation validity when given to children with visual impairments. To answer this question, we administered a vocabulary subscale from a common intelligence test along with several nonverbal subscales to 15 early-blind adolescents (onset of ≤2 years). Reliability of only the vocabulary test scores was insufficient for high-stakes testing. This finding points to the broader issue of difficulties in assessing populations of exceptional children who experience atypical development trajectories, possibly making their assessment with common tests inappropriate. (PsycINFO Database Record

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,352 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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