A microworld simulation of dynamic cognition as a test of executive function
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The lack of consensus regarding the nature or composition of executive functioning (EF) has led to a proliferation of executive tasks to assess the concept. Many do agree however that the theoretical concept of EF is a holistic one, leading us to consider whether it would be beneficial to assess EF in a more holistic manner. We explore how well a computerized simulation of dynamic cognition - that reproduces the context of real-world complex decision-making - can predict performance on nine classical neuropsychological tasks of EF. METHODS: A sample of 121 participants completed all tasks, and canonical correlations were used to assess the nine tasks as predictors of the three simulation performance metrics to evaluate the multivariate-shared relationship between the two variable sets: executive functions and dynamic cognition. RESULTS: Results show that a substantial amount of variance in two indices of dynamic cognition can be explained by a linear combination of three key types of neuropsychological tasks (planning, inhibition, working memory), with a larger contribution from the planning tasks. CONCLUSION: Our findings suggest that tasks of dynamic cognition could augment traditional, separate tests of EF, offering benefits in terms of parsimony, ecological validity, sensitivity, and computerized delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».