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Enregistrement W4206991990 · doi:10.46278/j.ncacn.20211007

Psychometric Correlates of Categorization: An exploratory study

2022· article· en· W4206991990 sur OpenAlexaffvenue
Pascal Louis

Notice bibliographique

RevueNeuropsychologie clinique et appliquée · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCategorizationWechsler Adult Intelligence ScaleHumanitiesCognitionCognitive psychologyDevelopmental psychologyArtArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have reported individual differences in the capacity to learn new categories; the differences had electrophysiological correlates. The objective of the present study was to test whether these differences reflected individual differences in cognitive traits. 15 participants (aged 20 to 30) who had participated in the prior category-learning studies agreed to take some tests of cognitive ability, including (1) the perceptual reasoning subtests of the Weschler Adult Intelligence Scale (WAIS-IV) and (2) the Doors & People test of visual memory. Prior category learning performance was found to be positively correlated with perceptual reasoning and with visual memory in partial correlations. These findings confirm that the differences in category learning may be linked at least in part to differences in cognitive abilities. Des études récentes ont rapporté des différences individuelles dans la capacité à apprendre de nouvelles catégories. L’apprentissage des catégories possédait des corrélats électrophysiologiques. L’objectif de l’étude actuel était de tester si ces différences reflétaient des différences individuelles dans des traits. Quinze participants (entre 20 et 30 ans) qui avaient participé à des études précédentes d’apprentissage catégoriel ont accepté de participer aux sous-tests du raisonnement perceptuel du WAIS-IV et le Doors test du Doors & People test pour tester la mémoire visuelle. La performance dans la tkche d’apprentissage des catégories était corrélée positivement au raisonnement perceptuel et à la mémoire visuelle suite à des 3 corrélations partielles. Ces résultats confirment que les différences dans l’apprentissage des catégories seraient liées, au moins en partie, à des différences cognitives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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