Knowledge

2021 ◽  
pp. 43-77
Author(s):  
Christoph Kelp
Keyword(s):  
Network Analysis ◽  
Mental State ◽  
Reductive Account ◽  
Reductive Analysis

Chapter 2 uses the idea that inquiry into specific questions is an activity with a constitutive aim and that knowledge is this constitutive aim to develop a non-reductive account of knowledge. The key idea is that certain activities with constitutive aims do not lend themselves to reductive analysis and instead afford a so-called network analysis in which each element cannot be properly understood without grasping the connections with other elements in the network. After addressing objections, Chapter 2 compares the account developed here with Williamson’s non-reductive account of knowledge as a sui generis mental state and argues that the former is preferable to the latter.

1902: Is Steinstrasse After ESWL of Renal Stones Predictable? Artificial Neural Network Analysis

2004 ◽  
Vol 171 (4S) ◽  
pp. 502-503
Author(s):  
Mohamed A. Gomha ◽  
Khaled Z. Sheir ◽  
Saeed Showky ◽  
Khaled Madbouly ◽  
Emad Elsobky ◽  
...  
Keyword(s):  
Neural Network ◽  
Artificial Neural Network ◽  
Network Analysis ◽  
Renal Stones ◽  
Neural Network Analysis ◽  
Artificial Neural Network Analysis ◽  
Artificial Neural

Mini-Mental-State

2009 ◽  
Vol 22 (1) ◽  
pp. 11-16 ◽  
Author(s):  
Andreas Kaiser ◽  
Renate Gusner-Pfeiffer ◽  
Hermann Griessenberger ◽  
Bernhard Iglseder
Keyword(s):  
Mental State ◽  
Mini Mental State Examination ◽  
Oder Nicht ◽  
State Examination

Im folgenden Artikel werden fünf verschiedene Versionen der Mini-Mental-State-Examination dargestellt, die alle auf der Grundlage des Originals von Folstein erstellt wurden, sich jedoch deutlich voneinander unterscheiden und zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen, unabhängig davon, ob das Screening von erfahrenen Untersuchern durchgeführt wird oder nicht. Besonders auffällig ist, dass Frauen die Aufgaben «Wort rückwärts» hoch signifikant besser lösten als das «Reihenrechnen». An Hand von Beispielen werden Punkteunterschiede aufgezeigt.

Zur Anwendung der CES-D bei älteren Menschen: Dimensionsstruktur und Meßartefakte

Diagnostica ◽  
2000 ◽  
Vol 46 (1) ◽  
pp. 29-37 ◽  
Author(s):  
Herbert Matschinger ◽  
Astrid Schork ◽  
Steffi G. Riedel-Heller ◽  
Matthias C. Angermeyer
Keyword(s):  
Mental State ◽  
Latent Class ◽  
Mini Mental State Examination ◽  
Depression Scale ◽  
Epidemiological Studies ◽  
Partial Credit ◽  
Examination Score ◽  
State Examination

Zusammenfassung. Beim Einsatz der Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D) stellt sich das Problem der Dimensionalität des Instruments, dessen Lösung durch die Konfundierung eines Teilkonstruktes (“Wohlbefinden”) mit Besonderheiten der Itemformulierung Schwierigkeiten bereitet, da Antwortartefakte zu erwarten sind. Dimensionsstruktur und Eignung der CES-D zur Erfassung der Depression bei älteren Menschen wurden an einer Stichprobe von 663 über 75-jährigen Teilnehmern der “Leipziger Langzeitstudie in der Altenbevölkerung” untersucht. Da sich die Annahme der Gültigkeit eines partial-credit-Rasch-Modells sowohl für die Gesamtstichprobe als auch für eine Teilpopulation als zu restriktiv erwies, wurde ein 3- bzw. 4-Klassen-latent-class-Modell für geordnete Kategorien berechnet und die 4-Klassen-Lösung als den Daten angemessen interpretiert: Drei Klassen zeigten sich im Sinne des Konstrukts “Depression” geordnet, eine Klasse enthielt jene Respondenten, deren Antwortmuster auf ein Antwortartefakt hinwiesen. In dieser Befragtenklasse wird der Depressionsgrad offensichtlich überschätzt. Zusammenhänge mit Alter und Mini-Mental-State-Examination-Score werden dargestellt. Nach unseren Ergebnissen muß die CES-D in einer Altenbevölkerung mit Vorsicht eingesetzt werden, der Summenscore sollte nicht verwendet werden.

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