Influência da literacia digital e do tamanho do ecrã no rastreio cognitivo remoto através do Montreal Cognitive Assessment (MoCA)
Bibliographic record
Abstract
Nos últimos anos tem-se verificado uma crescente utilização das novas tecnologias digitais (e.g., videoconferência) para realização de avaliações neuropsicológicas à distância. No entanto, pouco se sabe acerca da influência de fatores tecnológicos no desempenho em testes neuropsicológicos administrados remotamente. O presente estudo teve como objetivos principais investigar o efeito da literacia digital e do tamanho do ecrã dos dispositivos tecnológicos no desempenho no Montreal Cognitive Assessment (MoCA) à distância. Pretendeu-se ainda analisar o efeito do sexo (feminino, masculino) no desempenho no MoCA aplicado remotamente, bem como da sua interação com a modalidade de administração (presencial, remota). A amostra é constituída por 140 participantes que realizaram o MoCA por videoconferência em computadores ou outros dispositivos móveis (smartphones e tablets) e responderam a um Questionário de Literacia Digital. Do total de participantes, 37 realizaram também o MoCA presencialmente. Como esperado, a literacia digital teve um efeito significativo no desempenho no MoCA na modalidade remota, mas não na presencial. Contrariamente às expectativas, o tamanho do ecrã dos dispositivos tecnológicos utilizados pelos participantes não teve qualquer efeito no desempenho no MoCA na modalidade remota. Também não foi encontrado efeito do sexo no desempenho remoto do MoCA nem interação entre o sexo e modalidade nos resultados do MoCA. Este estudo tem duas implicações práticas: (a) é recomendável que os dados normativos da versão portuguesa do MoCA administrado remotamente tenham em consideração a literacia digital; (b) a utilização de computadores ou de outros dispositivos móveis não parece ter influência no desempenho do MoCA realizado à distância.
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 | 0.003 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".