Étude de la structure factorielle de la WISC IV chez des enfants ayant une déficience intellectuelle
Bibliographic record
Abstract
Depuis l’apparition de la WISC IV (Wechsler, 2005), un débat s’est engagé sur ses prétendus apports et ses éventuels reculs par rapport à la WISC III (Rozencwajg, 2006). Pour les auteurs du test, l’approche factorielle explicitement adoptée dans la version IV de l’épreuve est plus en phase avec les conceptions théoriques contemporaines de l’intelligence, en particulier le modèle « Cattell-Horn-Carroll. » Pour autant, la stabilité de la structure factorielle de l’épreuve avec des sujets ayant une déficience n’est pas avérée. La présente étude vise à vérifier cette stabilité. 105 enfants présentant une déficience ont passé les 10 sous-tests obligatoires de l’épreuve. Les résultats sont observés par sous-test, par indice factoriel, puis une analyse factorielle exploratoire met en évidence une structure à trois facteurs et révèle un statut factoriel flou pour les sous-tests de mémoire. Ces résultats sont discutés dans la perspective du fonctionnement cognitif particulier des enfants ayant une déficience.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".