Estudo das qualidades psicométricas do Teste de Atenção BQ
Bibliographic record
Abstract
A Atenção Seletiva permite-nos fazer a seleção entre estímulos relevantes e estímulos irrelevantes ou distrações. O objetivo do presente estudo consiste na compreensão das qualidades psicométricas, nomeadamente, a validade convergente, divergente, concorrente e a fiabilidade do teste bq, uma adaptação informatizada do teste d2, que tem como objetivo avaliar a atenção seletiva de um indivíduo. A amostra é constituída por 34 participantes, com uma média de idades de 39,15 anos (DP= 12,2). Foi aplicado um conjunto de provas neuropsicológicas, nomeadamente, o teste Montreal Cognitive Assessment (MoCA), o teste d2, o teste bq, o questionário Beck Depression Inventary - II (BDI-II) e o questionário de usabilidade, de forma a compreender como os indivíduos classificam a experiência com os testes d2 e bq. Os resultados obtidos no estudo vão ao encontro dos objetivos, quer para as validades convergente, divergente e concorrente, como a consistência interna do teste bq, com um α de Cronbach excelente para 4 dos 9 parâmetros avaliados. Assim, verificou-se que o teste bq é eficaz, sendo necessário em estudos futuros, uma amostra mais heterogénea e a analise de outras medidas psicométricas como a estabilidade temporal.
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 | 0.013 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".