Effort-testing In Children Undergoing PsychoEducational Assessment Using The Medical Symptom Validity Test
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Suboptimal effort affects the reliability and validity of clinical data. Effort measures of a sample of French Canadian schoolchildren who had undergone a psycho-educational assessment were compared with eight other schoolchildren samples presumed to have exerted good effort, using the Medical Symptom Validity Test (MSVT) and the Reliable Digit Span (RDS). The study focused, more specifically, on the MSVT effort measures, Immediate Recognition (IR), Delayed Recognition (DR) and Consistency (CNS) because they are relatively insensitive to impairments. Overall, the majority of children, with and without impairment passed the MSVT effort measures with a fail rate of 13.1% for MSVT and 36.1% for RDS. The correlation between failure of each measure was only moderately significant. The failure rate on the MSVT dropped to 6.1% after removal of participants who read below a grade three level and the correlation between failure on the RDS and failure on MSVT became insignificant. This is consistent with the literature documenting the use of MSVT and WMT with adults, with and without impairments, and supports the assertion that insufficient effort is likely the only explanation for failure on MSVT when the participants have the required reading level Green suggested considering evidence of a Genuine Memory Impairment Profile (GMIP) in failing protocols (i.e., when the average of IR, DR, and CNS exceeds the average of PA and FR by at least 20 points). In this study, all but one child who failed MSVT demonstrated a GMIP profile.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle