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Enregistrement W4387495859 · doi:10.15557/pipk.2023.0016

An analysis of intelligence in a 32-lingual man

2023· article· en· W4387495859 sur OpenAlexaboutno aff
Mateusz Jan Dudka

Notice bibliographique

RevuePsychiatria i Psychologia Kliniczna · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej
Mots-clésPsychologyFluid and crystallized intelligenceExecutive functionsContext (archaeology)TemperamentCognitionTest (biology)Developmental psychologyCognitive psychologyComprehensionPersonalityFluid intelligenceWorking memoryLinguisticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presented case study is a description of the specifics of functioning of a 69-year-old man who learned 31 foreign languages over a period of nine years. Previous research focused on personality traits, temperament and the level of development of executive functions in the context of learning multiple foreign languages. The purpose of the analysis was to determine the man’s level of cognitive functioning. The following three research tools were used in this project: Cattell Culture Fair Intelligence Test (CFT-20-R), the Word Comprehension Test in the Advanced Version (Test rozumienia słów, wersja dla zaawansowanych, TRS-Z), and the Montreal Cognitive Assessment score (MoCA). The results obtained indicate a very high level of fluid and crystallised intelligence; however, the MoCA scores fell within the lower limit of normal, suggesting deficits in delayed verbal and auditory memory. Based on the data collected, it can be concluded that the man’s level of intelligence (fluid and crystallised) was the base for the development of his outstanding linguistic abilities. The issues related to the learning of verbal and non-verbal material remain unclear.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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