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Enregistrement W4285027693 · doi:10.6084/m9.figshare.c.4153862

Supplementary material from "The repeatability of cognitive performance: a meta-analysis"

2018· other· en· W4285027693 sur OpenAlexafffund
Maxime Cauchoix, Pizza Ka Yee Chow, J O van Horik, Cristina M. Atance, Emmanuel J. Barbeau, Gladys Barragan‐Jason, P. Bize, Annika Boussard, S D Buechel, Amélie Cabirol, Laure Cauchard, Nicolas Claidière, S. Dalesman, Jean‐Marc Devaud, Mira Didic, Blandine Doligez, Joël Fagot, Claudia Fichtel, Johanna Henke‐von der Malsburg, E. Hermer, Liam Huber, Franziska Huebner, Peter M. Kappeler, Simon Klein, Jan Langbein, Ellis Langley, S. E. G. Lea, Mathieu Lihoreau, Hanne Løvlie, Louis D. Matzel, Shinichi Nakagawa, Christian Nawroth, Susann Oesterwind, Bruno Sauce, Elizabeth Smith, Enrico Sorato, Sabine Tebbich, Lisa Wallis, Mark Whiteside, Anna Wilkinson, Alexis S. Chaine, Julie Morand‐Ferron

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2018
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésRepeatabilityCognitionMeta-analysisPsychologyCognitive psychologyComputer scienceMathematicsStatisticsMedicineNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavioural and cognitive processes play important roles in mediating an individual's interactions with its environment. Yet, while there is a vast literature on repeatable individual differences in behaviour, relatively little is known about the repeatability of cognitive performance. To further our understanding of the evolution of cognition, we gathered 44 studies on individual performance of 25 species across six animal classes and used meta-analysis to assess whether cognitive performance is repeatable. We compared repeatability (<i>R</i>) in performance (1) on the same task presented at different times (temporal repeatability), and (2) on different tasks that measured the same putative cognitive ability (contextual repeatability). We also addressed whether <i>R</i> estimates were influenced by seven extrinsic factors (moderators): type of cognitive performance measurement, type of cognitive task, delay between tests, origin of the subjects, experimental context, taxonomic class and publication status. We found support for both temporal and contextual repeatability of cognitive performance, with mean <i>R</i> estimates ranging between 0.15 and 0.28. Repeatability estimates were mostly influenced by the type of cognitive performance measures and publication status. Our findings highlight the widespread occurrence of consistent inter-individual variation in cognition across a range of taxa which, like behaviour, may be associated with fitness outcomes.This article is part of the theme issue ‘Causes and consequences of individual differences in cognitive ability’.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2170,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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