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Enregistrement W4238938267 · doi:10.1016/s0887-6177(02)00216-0

The Adjusting-Paced Serial Addition Test (Adjusting-PSAT): thresholds for speed of information processing as a function of stimulus modality and problem complexity

2003· article· en· W4238938267 sur OpenAlexaff
Jodie Royan

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Academy of Neuropsychology
Mots-clésAudiologyMemory spanStimulus (psychology)Trail Making TestNeuropsychologyModality effectModality (human–computer interaction)Neuropsychological testNumerical digitPsychologyInterval (graph theory)Working memoryCognitionCognitive psychologyComputer scienceArithmeticMathematicsShort-term memoryArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A modified computer version of the PASAT (Adjusting-PSAT; Tombaugh, 1999) is described that measures speed of information processing and working memory by means of a temporal threshold rather than number of correct responses. This is accomplished by making the duration of the interval between numbers depend on the correctness of responding—a correct response decreases the interval between digits and an incorrect response increases the interval. Modality of presentation (visual and auditory) was factorially combined with problem difficulty (answers between 2–10 or 2–18). Performance of 60 healthy student volunteers on the Adjusting-PSAT was compared to that obtained on several traditional neuropsychological measures (Digit Span, Trail Making Test, and Symbol Digit Modality Test) and on a test of basic addition skills. The visual version of the test produced a lower threshold than did the auditory version, but problem difficulty did not produce a significant effect. Of the neuropsychological tests, Trails-B (TMT-B) was most highly correlated with thresholds. However, regression analyses revealed that math ability accounted for more variance than did TMT-B. The clinical implications of these finding are discussed.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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