The Other Side of the Bell Curve: Multivariate Base Rates of High Scores on the Delis-Kaplan Executive Function System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous researchers have examined the frequency at which healthy participants obtain one or more low scores on neuropsychological test batteries, proposing five psychometric principles of multivariate base rates: (a) low scores are common, with their frequency contingent on (b) the low score cutoff used, (c) the number of tests administered/interpreted, and (d) the demographic characteristics and (e) intelligence of participants. The current study explored whether these principles applied to high scores as well, using the Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS). METHOD: Multivariate base rates of high scores (≥75th, ≥84th, ≥91st, ≥95th, and ≥98th percentiles) were derived for a three-test, four-test, and full D-KEFS battery, using the adult portion of the normative sample (aged 16-89 years; N = 1050) stratified by education and intelligence. The full D-KEFS battery provides 16 total achievement scores (primary indicators of executive function). RESULTS: High scores occurred commonly for all batteries. For the three-test battery, 24.1% and 12.4% had 1 or more scores ≥95th percentile and ≥98th percentile, respectively. High scores occurred more often for longer batteries: 61.6%, 72.9%, and 87.8% obtained 1 or more scores ≥84th percentile for the three-test, four-test, and full batteries, respectively. The frequency of high scores increased with more education and higher intelligence. CONCLUSIONS: The principles of multivariate base rates also applied to high D-KEFS scores: high scores were common and contingent on the cutoff used, number of tests administered/interpreted, and education/intelligence of examinees. Base rates of high scores may help clinicians identify true cognitive strengths and detect cognitive deficits in high functioning people.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle