C-28 Raven’s Progressive Matrices: Validation of a Short Form
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The Raven’s Standard Progressive Matrices (RSPM) is a 60-item measure of non-verbal abstract reasoning. The length of the RSPM presents a potential barrier to its use. Consequently, Bilker et al. (2012) identified a 9-item short form (RSPM-SF). The purpose of this study is to (a) provide descriptive statistics for the RSPM-SF from a non-patient sample, and (b) validate the RSPM-SF by exploring correlations with congruent and divergent cognitive measures. Method Twenty men and 23 women, aged 55 to 83 (M = 67.79), completed a test battery that included the SPM-SF and global, memory, verbal, and executive measures. Results The mean score for the RSPM-SF was 4.40 (median = 4, mode = 4, SD = 1.92). RSPM-SF correlated best with the Montreal Cognitive Assessment (r = .548, CI: .297 to .729) and poorest with letter fluency (r = .065, CI: -.456 to .127). Correlations with executive measures ranged from a low of .308 (Tower Test; CI: .019 to .549) to a high of .470 (Trail Making Test Part-B; CI: .197 to .675). The average correlation with executive scores was .412. Average correlation with learning (both verbal and non-verbal) was .435, and with recall was .296. Conclusions RSPM historically was viewed as a non-verbal global estimate of cognitive ability. Present findings support using the RSPM-SF as a global measure, as it correlated well with both verbal and nonverbal, and executive and memory tests. Descriptive data suggested that the RSPM-SF items ranged from easy to difficult.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».