The Unity and Diversity of Executive Functions: A Systematic Review and Re-Analysis of Latent Variable Studies
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
Confirmatory factor analysis (CFA) has been frequently applied to executive function measurement since first used to identify a three-factor model of inhibition, updating, and shifting; however, subsequent CFAs have supported inconsistent models across the lifespan, ranging from unidimensional to nested-factor models (i.e., bifactor without inhibition). This systematic review summarized CFAs on performance-based tests of executive functions and reanalyzed summary data to identify best-fitting models. Eligible CFAs involved 46 samples (N=9,756). The most frequently accepted models varied by age (i.e., preschool=one/two-factor; school-age=three-factor; adolescent/adult=three/nested-factor; older adult=two/three-factor), and most often included updating/working memory, inhibition, and shifting factors. A bootstrap reanalysis simulated 5,000 samples from 21 correlation atrices (11 child/adolescent; 10 adult) from studies including the three most common factors, fitting seven competing models. Model results were summarized as the mean percent accepted (i.e., average rate at which models converged and met fit thresholds: CFI≥.90/RMSEA≤.08) and mean percent selected (i.e., average rate at which a model showed superior fit to other models: ∆CFI≥.005/.010/∆RMSEA≤-.010/-.015). No model consistently converged and met fit criteria in all samples. Among adult samples, the nested-factor was accepted (41-42%) and selected (8-30%) most often. Among child/adolescent samples, the unidimensional model was accepted (32-36%) and selected (21-53%) most often, with some support for two-factor models without a differentiated shifting factor. Results show some evidence for greater unidimensionality of executive function among child/adolescent samples and both unity and diversity among adult samples. However, low rates of model acceptance/selection suggest possible bias towards the publication of well-fitting, but potentially non-replicable models with underpowered samples.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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