Correction to: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA): updated norms and psychometric insights into adaptive testing from healthy individuals in Northern Italy
Notice bibliographique
Résumé
In the original version of this article, some typos regarding the adjustment coefficients for raw MoCA-Visuo-spatial (MoCA-VS) and MoCA-Attention (MoCA-A) scores (Table 3) were present and have now been amended (amended MoCA-VS cell: age=35, education=8; amended MoCA-A cells: age=55, education=8; age=35, education=13). Moreover, some imprecisions regarding the discussion of the discrepancies between the present and previous normative studies have been amended (page 379, Discussion: "More specifically, ESs allotments here reported proved to be stricter than those of Santangelo et al.’s [1] with regard to MoCA-total, -VS, -EF and -A, whereas less strict with regard to MoCA-O and Conti et al.’s [2] total"). We are thankful to the Researcher that has drawn our attention on such elements. The updated Table 3 is below: (Table presented.) Adjustment grids according to age and education for MoCA total and subtest raw scores Sub-test Education Age 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 Total 5 ...
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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 | 0,006 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,049 |
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 ».