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Enregistrement W2956329017 · doi:10.35790/ecl.5.1.2017.15459

Perbedaan Skor INA-MOCA pada Pemain Catur dan Bukan Pemain Catur

2017· article· en· W2956329017 sur OpenAlexaboutno aff
Scivo V. Pauran, Junita Maja P.S, Herlyani Khosama

Notice bibliographique

Revuee-CliniC · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesCognitionMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Aging is progressive declining process of many body functions, including cognitive function. Cognitive function is a conscious mental activity such as thinking, memory, learning, as well as language, and can be evaluated by using INA-MoCA. Chess is a popular game that requires intelligence. Some researchers believe that there is a close relation between cognitive function and chess. This study was aimed to determine whether there was any difference between the cognitive function of chess players and non-chess player. This was an analytic study with a cross-sectional study. Primary data were obtained from INA-MoCA score of the chess players and non-chess players. The results showed that in non-elderly category, the average score of INA-MoCA indicated that chess players had higher cognitive functions than non-chess players (p=0.43). In elderly category, the average score of INA-MoCA indicated that the chess players had better cognitive function than the non-chess players by 2.77 (p=0.03). Conclusion: Either elderly or non-elderly, chess players had higher cognitive function than non-chess players.Keywords: cognitive function, elder, chess, INA-MoCA Abstrak: Menua adalah proses penurunan banyak fungsi tubuh yang progresif, termasuk penurunan kognitif. Fungsi kognitif adalah aktivitas mental secara sadar seperti berpikir, mengingat, belajar, dan bahasa. Salah satu evaluasi fungsi kognitif dengan menggunakan INA-MoCA. Permainan catur merupakan permainan yang populer dan memerlukan kecerdasan. Beberapa peneliti percaya bahwa ada hubungan yang erat antara fungsi kognitif dan permainan catur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan fungsi kognitif antara pemain catur dan bukan pemain catur. Jenis penelitian ialah analitik dengan desain potong lintang. Data primer ialah skor INA-MoCA pemain catur dan bukan pemain catur. Hasil penelitian pada kelompok bukan lansia, rerata skor INA-MoCA mengindikasikan pemain catur memiliki fungsi kognitif yang lebih tinggi daripada yang bukan pemain catur (p=0,43). Pada kelompok lansia, rerata skor INA-MoCA menunjukan pemain catur memiliki fungsi kognitif yang lebih baik daripada bukan pemain catur dengan selisih 2,77 (p=0,03). Simpulan: Fungsi kognitif pemain catur baik pada lansia maupun bukan lansia lebih baik daripada bukan pemain catur.Kata kunci: fungsi kognitif, lansia, pemain catur, INA-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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
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