Inaccurate or Imprecise? Examining the Positive Illusory Bias in Youth with ADHD's Academic Self-appraisals
Notice bibliographique
Résumé
Children and youth with ADHD show a positive illusory bias (PIB), where they overestimate their academic competencies (AC) relative to other performance and informant indicators. It is unclear whether the PIB renders self-views inaccurate (i.e., non-predictive of external indicators) or just imprecise (i.e., inflated, but predictive). This study examined the predictive accuracy of academic self-appraisals in 102 adolescents aged 13-17 (51 with ADHD; 51 typically-developing), and whether EFs could predict the PIB size. Youth completed math and EF tests, and self-rated their AC. Parents rated their youth’s AC and EF. Youth with ADHD performed more poorly on the math task (vs. comparison group) but showed a larger AC PIB relative to parents’ ratings, partly accounted for by EFs. However, all youths’ AC-ratings were more predictive of math performance than their parents’ AC-ratings. In all, youth with ADHD appear self-aware despite a modest PIB, but nuanced self-appraisals may depend on EFs.
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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 | 0,006 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».