A Comprehensive Comparison of Quantifications of Intraindividual Variability in Response Times: A Measurement Burst Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To formally identify and contrast the most commonly-employed quantifications of response time inconsistency (RTI) and elucidate their utility for understanding within-person (WP) and between-person (BP) variation in cognitive function with increasing age. METHOD: Using two measurement burst studies of cognitive aging, we systematically identified and computed five RTI quantifications from select disciplines to examine: (a) correlations among RTI quantifications; (b) the distribution of BP and WP variation in RTI; and (c) the comparability of RTI quantifications for predicting attention switching. RESULTS: Comparable patterns were observed across studies. There was significant variation in RTI BP as well as WP across sessions and bursts. Correlations among RTI quantifications were generally strong and positive both WP and BP, except for the coefficient of variation. Independent prediction models indicated that slower mean response time (RT) and greater RTI were associated with slower attention switching both WP and BP. For selecting simultaneous prediction models, collinearity resulted in inflated standard errors and unstable model estimates. DISCUSSION: RTI reflects a novel dimension of performance that is a robust and theoretically informative predictor of BP and WP variation in cognitive function. Among the plenitude of RTI quantifications, not all are interchangeable, nor of comparable predictive utility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».