Revealing Cultural Dynamics in WAIS-IV Performance: a Comparative Analysis of Age Cohorts in Taiwanese and U.S. Populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the relationship between culture and cognitive abilities by comparing WAIS-IV subtests, index scores, and Full-Scale Intelligence Quotient (FSIQ) scores across various age groups in the Taiwanese and U.S. populations. METHOD: The Taiwanese and U.S. versions of WAIS-IV are comprehensively compared, examining subtest items, psychometrics, and sample characteristics. Scaled scores are compared by extracting raw scores with a scaled score of 10 from each subtest scale in the Taiwanese version and applying U.S. age norms to acquire U.S. scaled scores. RESULTS: Despite the mean FSIQ score closely aligning with the U.S. sample, notable discrepancies are evident in the Taiwanese Verbal Comprehension Index (VCI) score, potentially influenced by cultural fairness of the tests. Significant variations are observed among age cohorts in the Taiwanese sample, with younger individuals excelling in Processing Speed Index, Working Memory Index, Perceptual Reasoning Index, and FSIQ, while maintaining comparable VCI scores to their U.S. counterparts. Conversely, older cohorts demonstrate lower performance across various domains, except for visuospatial reasoning and organizational skills, compared to their U.S. counterparts. These subtest variations robustly correlate with educational disparities between the Taiwanese and U.S. samples. CONCLUSIONS: Despite the similarity in factor structures between the Taiwanese and U.S. versions of WAIS-IV, this study reveals cultural bias in both verbal and non-verbal subtests. The study highlights the intricate interplay among cognitive processing styles, cultural influences, and educational factors contributing to performance disparities.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».