Multivariate Models of Performance Validity: The Erdodi Index Captures the Dual Nature of Non-Credible Responding (Continuous and Categorical)
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
This study was designed to examine the classification accuracy of the Erdodi Index (EI-5), a novel method for aggregating validity indicators that takes into account both the number and extent of performance validity test (PVT) failures. Archival data were collected from a mixed clinical/forensic sample of 452 adults referred for neuropsychological assessment. The classification accuracy of the EI-5 was evaluated against established free-standing PVTs. The EI-5 achieved a good combination of sensitivity (.65) and specificity (.97), correctly classifying 92% of the sample. Its classification accuracy was comparable with that of another free-standing PVT. An indeterminate range between Pass and Fail emerged as a legitimate third outcome of performance validity assessment, indicating that the underlying construct is an inherently continuous variable. Results support the use of the EI model as a practical and psychometrically sound method of aggregating multiple embedded PVTs into a single-number summary of performance validity. Combining free-standing PVTs with the EI-5 resulted in a better separation between credible and non-credible profiles, demonstrating incremental validity. Findings are consistent with recent endorsements of a three-way outcome for PVTs ( Pass, Borderline, and Fail).
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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