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Enregistrement W4387440822 · doi:10.1093/arclin/acad067.278

B - 72 Neuropsychological Problem-Solving Styles on the Tower of London Drexel

2023· article· en· W4387440822 sur OpenAlexaboutno aff
William C. Culbertson, Eric A. Zillmer, Ana Ferariu

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNormativeImpulsivityConceptualizationNeuropsychologyExecutive functionsNeuropsychological assessmentExecutive dysfunctionCognitive psychologyCognitionDevelopmental psychologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligencePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective The Tower of LondonDX (2nd Edition TOLDX, Culbertson & Zillmer, 2005) provides a standardized measure of executive planning and problem solving. To enhance the measure’s clinical and empirical utility, four contrasting Executive Planning Styles (EPS), were identified based on two different, but moderately related (i.e., rho = −0.37), TOLDX variables, Time to First Move and Total Move Score. Data Selection The TOLDX normative data (Technical Manual) for participants ranging in age from 7 to 80 years (n = 990) were utilized for study. The participants were drawn from sites in the United States and Canada. An individual’s assignment to an EPS was based on initiation time and performance scores either one standard deviation above or below the mean for that individual’s normative group. Using these criteria, four contrasting EPS were identified. Data Synthesis The four Executive Efficiency constructs are labeled as: Q1 Efficient-Fast, exhibiting rapid, advanced planning skills; Q2 Efficient-Slow, suggesting careful, deliberate, and strategic planning; Q3 Inefficient-Fast, indicating pervasive impulsivity, nonstrategic planning, and an increased likelihood of poor rule-governed behavior; and Q4 Inefficient-Slow, suggesting limitations in executive planning, trial-and-error problem-solving, and possible cognitive limitations. Conclusions The purpose of this analysis was to further differentiate the executive planning process of an established measure of executive function by combing two constructs (initiation time and performance) into four Executive Planning Styles. Executive planning is a dimension of complex human behavior, and the four-quadrant conceptualization of Executive Efficiency expands our understanding of this very important neuropsychological construct.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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