Impact of criterion measures on the classification accuracy of TOMM-1
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to examine the effect of various criterion measures on the classification accuracy of Trial 1 of the Test of Memory Malingering (TOMM-1), a free-standing performance validity test (PVT). Archival data were collected from a case sequence of 91 (MAge = 42.2 years; MEducation = 12.7) patients clinically referred for neuropsychological assessment. Trials 2 and Retention of the TOMM, the Word Choice Test, and three validity composites were used as criterion PVTs. Classification accuracy varied systematically as a function of criterion PVT. TOMM-1 ≤ 43 emerged as the optimal cutoff, resulting in a wide range of sensitivity (.47–1.00), with perfect overall specificity. Failing the TOMM-1 was unrelated to age, education or gender, but was associated with elevated self-reported depression. Results support the utility of TOMM-1 as an independent, free-standing, single-trial PVT. Consistent with previous reports, the choice of criterion measure influences parameter estimates of the PVT being calibrated. The methodological implications of modality specificity to PVT research and clinical/forensic practice should be considered when evaluating cutoffs or interpreting scores in the failing range.
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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 | 0,069 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».