B - 72 Neuropsychological Problem-Solving Styles on the Tower of London Drexel
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».