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Enregistrement W2769958526 · doi:10.3389/fpsyg.2017.01911

The Art Gallery Test: A Preliminary Comparison between Traditional Neuropsychological and Ecological VR-Based Tests

2017· article· en· W2769958526 sur OpenAlexaboutno aff
Pedro Gamito, Jorge Oliveira, Daniyal Alghazzawi, Habib M. Fardoun, Pedro J. Rosa, Tatiana Sousa, Ines Maia, Diogo Morais, Paulo Lopes, Rodrigo Brito

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeuropsychologyCognitionMontreal Cognitive AssessmentNeuropsychological assessmentNeuropsychological testEcological validityTest (biology)Cognitive psychologyCognitive impairmentEcologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological validity should be the cornerstone of any assessment of cognitive functioning. For this purpose, we have developed a preliminary study to test the Art Gallery Test (AGT) as an alternative to traditional neuropsychological testing. The AGT involves three visual search subtests displayed in a Virtual Reality (VR) art gallery, designed to assess visual attention within an ecologically valid setting. To evaluate the relation between AGT and standard neuropsychological assessment scales, data were collected on a normative sample of healthy adults (n=30). The measures consisted of concurrent paper-and-pencil neuropsychological measures (MoCA, FAB and CTT) along with the outcomes from the three subtests of the AGT. The results showed significant correlations between the AGT subtests describing different visual search exercises strategies with global and specific cognitive measures. Comparative visual search was associated with attention and cognitive flexibility (CTT); whereas visual searches involving pictograms correlated with global cognitive function (MoCA).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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