Latent Semantic Structure of the WMS-III Verbal Paired-Associates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the factor structure of the verbal paired-associates (VPA) subtest in the WMS-III using a theoretically driven model of semantic processing previously found to be well-fitting for the WMS-IV version of the test. METHOD: Archival data were used from 267 heterogeneous neurosciences patients and 223 seizure disorder patients who completed the WMS-III as part of a standard neuropsychological evaluation. Confirmatory factor analysis was used to test theoretically driven models for VPA based on principles of semantic processing. Four nested models of different complexities were examined and compared for goodness-of-fit using chi-squared difference testing. Measurement invariance testing was conducted across heterogeneous neuroscience and seizure disorder samples to test generality of the factor model. RESULTS: After removing items with limited variability (very easy or very hard; 12 of 40 items), a four-factor model was found to be best-fitting in the present patient samples. The four factors were "recreational", "functional", "material", and "symbolic", each representing semantic knowledge associated with the function of the target word referent. This model subsequently met the criteria for the strict measurement invariance, showing good overall fit when factor loadings, thresholds, and residuals were held to equality across samples. CONCLUSIONS: The results of this study provide further evidence that "arbitrary" associations between word pairs in VPA items have an underlying semantic structure, challenging the idea that unrelated hard-pairs are semantic-free. These results suggest that a semantic-structure model may be implemented as an alternative scoring in future editions of the WMS to facilitate interpretation.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».