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Enregistrement W1989533017 · doi:10.1017/s1355617700666079

Conceptual apraxia and semantic memory deficit in Alzheimer's disease: Two sides of the same coin?

2000· article· en· W1989533017 sur OpenAlexaff
Catherine Dumont, Bernadette Ska, Yves Joanette

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApraxiaSemantic memoryCognitive psychologyComprehensionAction semanticsSemantics (computer science)PsychologyAction (physics)CognitionAphasiaComputer scienceOperational semanticsNeuroscienceDenotational semantics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to examine the patterns of apraxic disturbances and the relationships between action knowledge and other measures of semantic knowledge about objects in 10 well-characterized Alzheimer's disease (AD) patients. Five tasks were used to assess components of action knowledge (action-tool relationships, pantomime recognition, and sequential organization of action) and praxis execution (actual use, pantomiming) according to the cognitive model of praxis. Three tasks (verbal comprehension, naming, and a visual semantic matching task) were used to assess verbal-visual semantics. Considering patterns of apraxia first, conceptual apraxia was found in 9 out of the 10 AD patients, suggesting that it is a common feature even in the early stages of AD. Second, we found partly parallel deficits in tests of action-semantic and verbal-visual semantic knowledge in 9 AD patients. Impaired action knowledge was found only in patients with a semantic language deficit. These findings provide no evidence that "action semantics" may be separated from other semantic information. Our results support the view of a unitary semantic system, given that the representations of action-semantic and other semantic knowledge of objects are often simultaneously disrupted in AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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