Systemic Lisbon battery: Definição de problema, requisitos e solução
Bibliographic record
Abstract
A presente investigação assume um caracter experimental e longitudinal, que visou o levantamento e resolução de problemas da Systemic Lisbon Battery, com recurso a um processo Design Science Research com Focus Groups. Foram constituídas duas equipas para grupos focais, uma com utilizadores e outra com a totalidade da equipa técnica, as quais assumiram uma relação interativa ao longo do processo, que englobou uma sessão de Definição de Problema, uma de Definição de Requisitos, uma de Definição da Solução e uma de Avaliação do Artefacto. O primeiro pacote da solução apresentada foi, posteriormente, desenvolvido e a sua eficácia testada com uma amostra de utilizadores com neuropatologia. Para a inerente avaliação, anterior e posterior à intervenção, utilizou-se, tanto num grupo experimental como num grupo de controlo, o Montreal Cognitive Assessment e a Frontal Assessment Battery. Os resultados sugerem que o processo de Design Science Research com Focus Groups permitiu alcançar grande consenso, quer à utilidade do processo, quer face à solução encontrada para a Systemic Lisbon Battery. Ao nível desta solução, identifica-se um levantamento de problemas e respostas aos mesmos, destacando a validade ecológica adjacente na sua abordagem function-led, e a relevância de Virtual Reality e de NonPlayer Characters ao nível do treino cognitivo, com possibilidade de extensão, mediante tranposição adaptada, a outros âmbitos e contextos.
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 | 0.032 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".