Measuring Executive Function Using Eye Movements on a Computerized Trail Making Test: A Pilot Study
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
Objective: The current study investigated the validity of a novel computerized version of the Trail Making Test, and tested whether the integration of eye-tracking increased specificity and predictive power with other tests of executive function. We were specifically interested in whether eye movements, recorded during the completion of a computerized version of the Trail Making Test, served as a predictor of executive function as measured by the computerized Wisconsin Card Sorting Test. Methods: Forty participants completed the pencil-and-paper Trail Making Test, the computerized Wisconsin Card Sorting Test and the computerized Trail Making Test. Eye movements were recorded during the completion of the computerized Trail Making Test. Results: Eye-tracking measures for part B of the computerized Trail Making Test were correlated with T-scores for perseverative and non-perseverative responses/errors on the computerized Wisconsin Card Sorting Test. Hierarchical linear regression revealed that eye-tracking measures predicted variance for perseverative and non-perseverative errors/responses on the computerized Wisconsin Card Sorting Test, above and beyond Trail Making Test completion time. Conclusions: The current pilot study supported the use of computerized versions of the Trail Making Test and provided preliminary evidence that eye movements may significantly add to the specificity in assessing executive function using the Trail Making Test.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle