The license plate test performance in Canadian adolescents with learning disabilities: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Accurate identification of symptom exaggeration is essential when determining whether data obtained in pediatric evaluations are valid or interpretable. Performance validity measures identify performance patterns that are implausible if the test taker is investing full effort; however, it is unclear whether or not persons with preexisting cognitive difficulties such as Specific Learning Disabilities (SLD) might be falsely accused of poor test motivation due to actual but impaired reading, processing or memory skills. The purpose of this study was to evaluate the newly developed License Plate Test (LPT) performance in students with identified SLD providing good effort, to examine the influence of severe reading or learning problems on LPT performance. Participants were 29 students with SLDs aged 11–14 years (M = 12.1), who completed psycho-educational assessments as part of a transition program to secondary school. Results indicate that recognition memory measures on the LPT were insensitive to cognitive impairments in these children; all students achieved scores of 80% or higher on these tasks. Performance was more variable as test demands of the LPT increased, and the difference between performance on easy and hard subtests was related to greater difficulties with working memory. These results provide preliminary data regarding how children with SLD perform on the LPT, allowing for development of appropriate cut scores to maximize sensitivity and specificity of this test for use with child and adolescent populations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».