MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414475652 · doi:10.1080/23279095.2025.2560538

One hundred and ten fundamentals of performance validity tests in neuropsychological forensic disability and related assessment III: Core sources

2025· review· en· W4414475652 sur OpenAlexaffabout
Gerald Young, Jason R. Soble, Konstantine K. Zakzanis

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology Adult · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyNeuropsychological assessmentForensic scienceMalingeringTest (biology)GuidelineForensic psychiatryNeuropsychological test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This third of five articles in the set on fundamentals on performance validity tests (PVTs) in forensic neuropsychological assessment reviews core sources toward elucidating a list of 100+ fundamentals that apply to forensic neuropsychological assessment. PVTs are standardized psychometric tests especially aimed at determining the extent of examinee underperformance, to the point that their cognitive test performance can be deemed invalid, and not representative of their genuine abilities. The sources reviewed in the article include a six-article series by the Young group; position statements, especially that of the American Academy of Clinical Neuropsychology; ethics and guideline documents, especially the American and Canadian ethic codes and the American Specialty Guidelines for Forensic Psychology; as well as critical reviews, including those of leading authors in practice and on the topic of biases. The article provides summary commentaries that will be useful for trainees as well as psychologists working in the field. The article supports continued use of PVTs in forensic neuropsychological assessment, albeit with standard caution, and with keeping up to date on the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0250,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Neuropsychology AdultMême sujetTraumatic Brain Injury ResearchTravaux en français237 207