Aggregating validity indicators: The salience of domain specificity and the indeterminate range in multivariate models of performance validity assessment
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to examine the “domain specificity” hypothesis in performance validity tests (PVTs) and the epistemological status of an “indeterminate range” when evaluating the credibility of a neuropsychological profile using a multivariate model of performance validity assessment. While previous research suggests that aggregating PVTs produces superior classification accuracy compared to individual instruments, the effect of the congruence between the criterion and predictor variable on signal detection and the issue of classifying borderline cases remain understudied. Data from a mixed clinical sample of 234 adults referred for cognitive evaluation (MAge = 46.6; MEducation = 13.5) were collected. Two validity composites were created: one based on five verbal PVTs (EI-5VER) and one based on five nonverbal PVTs (EI-5NV) and compared against several other PVTs. Overall, language-based tests of cognitive ability were more sensitive to elevations on the EI-5VER compared to visual-perceptual tests; whereas, the opposite was observed with the EI-5NV. However, the match between predictor and criterion variable had a more complex relationship with classification accuracy, suggesting the confluence of multiple factors (sensory modality, cognitive domain, testing paradigm). An “indeterminate range” of performance validity emerged that was distinctly different from both the Pass and the Fail group. Trichotomized criterion PVTs (Pass-Borderline-Fail) had a negative linear relationship with performance on tests of cognitive ability, providing further support for an “in-between” category separating the unequivocal Pass and unequivocal Fail classification range. The choice of criterion variable can influence classification accuracy in PVT research. Establishing a Borderline range between Pass and Fail more accurately reflected the distribution of scores on multiple PVTs. The traditional binary classification system imposes an artificial dichotomy on PVTs that was not fully supported by the data. Accepting “indeterminate” as a legitimate third outcome of performance validity assessment has the potential to improve the clinical utility of PVTs and defuse debates regarding “near-Passes” and “soft Fails.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,118 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».