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Enregistrement W4402931722 · doi:10.1080/23279095.2024.2407462

Inventory of sensory, emotional, and cognitive reserve (SECri): Proposal of a new instrument and preliminary data

2024· article· en· W4402931722 sur OpenAlexaboutno aff
Joana O. Pinto, Isabel Vieira, Beatriz Barroso, Miguel Peixoto, Diogo Pontes, Bruno Peixoto, Artemisa R. Dores, Fernando Barbosa

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology Adult · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionSensory systemCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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