Do we perform as well as we think we do? A systematic scoping review of self-evaluation of upper-extremity motor performance
Notice bibliographique
Résumé
The ability to self-evaluate motor performance or estimate performance errors is beneficial for motor learning or relearning in the context of neurologic injury. Some evidence suggests those with injury like stroke may be unable to accurately self-evaluate their performance; however, it is unclear if individuals who are absent of injury are accurate in this domain. We aimed to investigate the accuracy of self-evaluation and potential influencing factors by conducting a systematic search to identify literature involving the self- and objective-evaluation of upper-extremity motor tasks. Twenty-three studies satisfied inclusion criteria. Data revealed a moderate positive correlation between self- and objective evaluations across a variety of tasks, from trivial button pressing to specialized surgical suturing. Both under- and overestimation of performance was found across the papers. Key factors identified to influence the accuracy of self-evaluation were the task purpose, familiarity, difficulty, and whether an individual received a demonstration. This review identified some limitations in this field of research. Most notably, we found that very few studies have investigated the accuracy of self-evaluation of motor performance with the primary goal of comparison to objective performance. Many studies reported the data but did not make direct statistical comparisons. Moreover, due to inconsistencies between how self and objective-evaluations were conducted, we argue that in this area of investigation self-evaluation tools need to replicate the objective evaluation method, or at minimum the self-evaluation tool should ask questions specific to the construct of performance that is being measured objectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».