A psycholinguistic analysis of clinical list-learning tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neuropsychological assessments depend on language-based measures of cognitive functioning and the proper diagnosis of certain disorders relies on patterns of impairment shown on these measures (Lezak et al., 2004). The current project was motivated by the relative lack of literature integrating psycholinguistic experimental findings and clinical neuropsychological research on tests of verbal memory, specifically list learning. It has been well documented that word-level characteristics impact language processing and memory (see Yap & Balota, 2015 for a review). Therefore, it is critical that neuropsychologists begin to understand how current measures can be confounded by the underlying lexical and semantic characteristics of the stimuli and how, if used properly, those characteristics could aid in diagnostic specificity. The current study examined the structure of popular list learning tests and analyzed the influence of several psycholinguistic variables on the performance of healthy undergraduate participants. Results demonstrated that (1) age of acquisition, emotional valence, semantic neighborhood density, and imageability predicted recall accuracy of items from neuropsychological tests and (2) only one of the ten clinical test lists examined adequately controlled for these influential variables. Thus, clinicians could be missing clinically relevant data by ignoring psycholinguistic contributions to patient performance.
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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 | 0,016 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».