Inventory of sensory, emotional, and cognitive reserve (SECri): Proposal of a new instrument and preliminary data
Notice bibliographique
Résumé
A new model of reserve, the Sensory, Emotional, and Cognitive Reserve (SEC) model, has been recently proposed, but so far this model has not been operationalized in instruments to evaluate the different domains of the reserve. This study introduces the SEC reserve inventory (SECri) along with preliminary data obtained from a study involving 57 adults, aged 35 and older. The SECri assesses the SEC domains using specific proxies: (a) sensory reserve (SR) through sensory acuity and sensory perception proxies; (b) emotional reserve (ER) through life events, resilience, and emotional regulation proxies; and (c) cognitive reserve (CR) through education, occupation, socioeconomic status, bilingualism, leisure activities, and personality traits proxies. Key features of SECri include self- and informant-report forms, fine-grained response scales, and the evaluation of reserve development across the lifespan. Findings on the acceptability, convergent validity between SECri domains and validated tests for the same constructs, internal consistency of each domain, and predictive validity of Montreal Cognitive Assessment scores support further research with this inventory. Future studies should consider determining SECri's psychometric properties in clinical and subclinical conditions to evaluate its prognostic value in cases of neurocognitive decline.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».