Choices, challenges, and constraints: a pragmatic examination of the limits of mental age matching in empirical research
Notice bibliographique
Résumé
The work of Ed Zigler spans decades of research all singularly dedicated to using science to improve the lives of children facing different challenges. The focus of this article is on one of Zigler's numerous lines of work: advocating for the practice of mental age (MA) matching in empirical research, wherein groups of individuals are matched on the basis of developmental level, rather than chronological age. While MA matching practices represented a paradigm shift that provided the seeds from which the developmental approach to developmental disability sprouted, it is not without its own limits. Here, we examine and test the underlying assumption of linearity inherent in MA matching using three commonly used IQ measures. Results provide practical constraints of using MA matching, a solution which we hope refines future clinical and empirical practices, furthering Zigler's legacy of continued commitment to compassionate, meaningful, and rigorous science in the service of children.
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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 | 0,383 | 0,412 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,177 |
| Communication savante | 0,027 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».