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Enregistrement W2623551224

Dysexecutive syndrome model using ACT-R - eScholarship

2009· article· en· W2623551224 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandre Dion, Hélène Pigot

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysexecutive syndromePsychologyPerseverationAnticipation (artificial intelligence)NeuropsychologyCognitive psychologyAction (physics)Robustness (evolution)CognitionExecutive functionsComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscienceChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dysexecutive syndrome model using ACT-R H´ el` ene Pigot University of Sherbrooke Alexandre Dion University of Sherbrooke Abstract: People with Action Disorder Syndrome (ADS) are prone to executive errors while performing activities. This project proposes to model the four most frequent types of errors: omission, perseveration, anticipation and substitution, modeled with the cognitive architecture ACT-R. The model is based on psychological theories aimed to explain the executive errors. The coffee preparation selected from the Multi Level Action Test (MLAT) is first simulated in ACT-R [1,2]. Two MLAT conditions are simulated with and without distractors. The four executive errors are then introduced to simulate how people with ADS encounter difficulties while performing the activity. The results of the simulation show the same tendency than the literature. Applying the model to another MLAT activity the sandwich preparation has proved the model robustness. [1] Schwartz, M. F., Montgomery, M. W., Buxbaum, L. J., Lee, S. S., Carew, T. G., Coslett, H. B., et al. (1998). Naturalistic action impairment in closed head injury. Neuropsychology, 12(1), 13-28. [2] Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C., & Qin, Y. (2004). An integrated theory of the mind. Psychological Review, 111, 136-1060.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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