Notice bibliographique
Résumé
This book is predicated on the relatively uncontentious notions that discourse patterns – what people do when they talk or write – can provide trained observers with information about cognitive functions and affective states in speakers and, further, that cognitive functions and affective states may be signs of integrity of neurological function and structure. Neurolinguists, psycholinguists, aphasiologists, psychiatrists, psychotherapists and speech pathologists all take some variation on assumptions like this as their point of departure in studying brain–behaviour relationships and treating some neurological and affective disorders. However, discourse – people's talk and text – is inherently complex and apparently unstable and, worse, the neurological substrate and processes that support even superficially simple things like ‘how words are represented in the brain’, let alone ‘what happens in brains when people talk’ are matters of active debate and investigation rather than scientific givens. In the face of so much uncertainty and complexity, most of the work done on language–brain relationships has, very sensibly, centred on theoretically discrete and/or methodologically isolatable phenomena associated with particular semantic, morphosyntactic or phonological structures or processes. Work on discourse in clinical environments as another means of investigating neurocognitive (dys-)function, although often called for, has been less common. This situation is changing now because of technological developments and, we think, a sea-change-like shift that is taking place in attitudes to brain–behaviour relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,503 | 0,344 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».