Replicating a Meta-Analysis: The Search for the Optimal Word Choice Test Cutoff Continues
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to expand on a recent meta-analysis that identified ≤42 as the optimal cutoff on the Word Choice Test (WCT). We examined the base rate of failure and the classification accuracy of various WCT cutoffs in four independent clinical samples ( N = 252) against various psychometrically defined criterion groups. WCT ≤ 47 achieved acceptable combinations of specificity (.86–.89) at .49 to .54 sensitivity. Lowering the cutoff to ≤45 improved specificity (.91–.98) at a reasonable cost to sensitivity (.39–.50). Making the cutoff even more conservative (≤42) disproportionately sacrificed sensitivity (.30–.38) for specificity (.98–1.00), while still classifying 26.7% of patients with genuine and severe deficits as non-credible. Critical item (.23–.45 sensitivity at .89–1.00 specificity) and time-to-completion cutoffs (.48–.71 sensitivity at .87–.96 specificity) were effective alternative/complementary detection methods. Although WCT ≤ 45 produced the best overall classification accuracy, scores in the 43 to 47 range provide comparable objective psychometric evidence of non-credible responding. Results question the need for designating a single cutoff as “optimal,” given the heterogeneity of signal detection environments in which individual assessors operate. As meta-analyses often fail to replicate, ongoing research is needed on the classification accuracy of various WCT cutoffs.
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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 | 0,434 | 0,585 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».