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Enregistrement W2509769392 · doi:10.1080/13803395.2016.1215411

Methods for validating chronometry of computerized tests

2016· article· en· W2509769392 sur OpenAlexafffundabout
Joshua P. Salmon, Stephanie A. H. Jones, Chris P. Wright, Beverly Butler, Raymond M. Klein, Gail A. Eskes

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Experimental Neuropsychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Syncope and Autonomic Disorders
Établissements canadiensCapital District Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities AgencyCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésMental chronometryTask (project management)SoftwareNoise (video)Computer scienceData collectionArtificial intelligencePsychologyStatisticsCognitionOperating systemEngineeringNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the speed at which a task is performed (i.e., reaction time) can be a valuable tool in both research and clinical assessments. However, standard computer hardware employed for measuring reaction times (e.g., computer monitor, keyboard, or mouse) can add nonrepresentative noise to the data, potentially compromising the accuracy of measurements and the conclusions drawn from the data. Therefore, an assessment of the accuracy and precision of measurement should be included along with the development of computerized tests and assessment batteries that rely on reaction times as the dependent variable. This manuscript outlines three methods for assessing the temporal accuracy of reaction time data (one employing external chronometry). Using example data collected from the Dalhousie Computerized Attention Battery (DalCAB) we discuss the detection, measurement, and correction of nonrepresentative noise in reaction time measurement. The details presented in this manuscript should act as a cautionary tale to any researchers or clinicians gathering reaction time data, but who have not yet considered methods for verifying the internal chronometry of the software and or hardware being used.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,424 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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