C - 62Contributing Towards a Cultural Neuropsychology Assessment Decision-Making Framework: Comparison of WAIS-IV Norms from Colombia, Chile, Mexico, Spain, United States, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Test and normative data selection in cross-cultural neuropsychology remain a complex issue. Despite growing awareness, more studies and instruments are needed for assessments to adequately address the impact of cultural factors, such as quantity and quality of education. In this study, we examine the interpretive effects of applying six different relevant WAIS-IV norms to a Colombian sample. Method: A sample of 305 highly educated Colombian corporate executives completed the WAIS-IV. Data were scored using norms from Colombia, Chile, Mexico, Spain, United States, and Canada and scores were compared using ANOVA. Additionally, a comparative sociodemographic framework was established to contextualize our sample to the standardization samples and populations of the six countries. Results: Colombian and Chilean norms yielded systematically similar FSIQ/Index scores (mean range = 117–121), while incrementally lower scores were found with norms from Mexico (−3–9 points), Spain (−3–11 points), USA (−8–13 points), and Canada (−11–18 points). The Verbal Comprehension Index (VCI) was the only with a different pattern: highest scores were obtained with Mexican and Spanish norms, followed by Colombian, Chilean, American, and Canadian norms. Conclusions: Although the Chilean norms are more frequently used in Colombia, the recently developed Colombian norms appear optimal for our sample; the scores do not have meaningful differences with those obtained with Chilean norms and offer fidelity to local population representation. Mexican, Spanish, American, and Canadian norms all underestimate WAIS-IV scores and distort the sample’s score distribution. Finally, notably different VCI score patterns suggest the verbal comprehension WAIS-IV construct may have some cultural nuances likely associated with education system differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».