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Enregistrement W3181396182 · doi:10.3390/jintelligence9030035

Age and Sex Invariance of the Woodcock-Johnson IV Tests of Cognitive Abilities: Evidence from Psychometric Network Modeling

2021· article· en· W3181396182 sur OpenAlexaff
Okan Bulut, Damien C. Cormier, Alexandra M. Aquilina, Hatice Cigdem Bulut

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligence · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement invarianceCognitionPsychologyCogNormativeWoodcockStructural equation modelingCognitive testPsychometricsDevelopmental psychologyConfirmatory factor analysisStatisticsArtificial intelligenceMathematicsComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Woodcock-Johnson IV Tests of Cognitive Abilities (WJ IV COG) is a comprehensive assessment battery designed to assess broad and narrow cognitive abilities, as defined by the Cattell-Horn-Carroll (CHC) theory of intelligence. Previous studies examined the invariance of the WJ assessments across sex and age groups using factor analytic methods. Psychometric network modeling is an alternative methodology that can address both direct and indirect relationships among the observed variables. In this study, we employed psychometric network modeling to examine the invariance of the WJ IV COG across sex and age groups. Using a normative sample (n = 4212 participants) representative of the United States population, we tested the extent to which the factorial structure of the WJ IV COG aligned with CHC theory for the school-aged sample. Next, we used psychometric network modeling as a data-driven method to investigate whether the network structure of the WJ IV COG remains similar across different sex and age (age 6 to 19, inclusively) groups. Our results showed that the WJ IV COG maintained the same network structure across all age and sex groups, although the network structure at younger ages indicated weaker relationships among some subtests. Overall, the results provide construct validity evidence for the WJ IV COG, based on both theoretical and data-driven methods.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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