Évocation lexicale libre chez les patients atteints de la maladie de Parkinson : une analyse quantitative et qualitative des mots produits
Notice bibliographique
Résumé
Cette etude visait a explorer l'existence de differences qualitatives et quantitatives en evocation lexicale entre des patients atteints de la maladie de Parkinson (MP) et des sujets controles (SC). Un groupe de patients francophones atteints de la MP et un groupe de SC, apparies pour l'âge et le niveau de scolarite, ont effectue une tâche d'evocation lexicale libre ainsi que plusieurs tests neuropsychologiques. Le nombre de mots, la frequence, la familiarite, la concretude des mots et la strategie utilisee lors de l'evocation des mots ont ete analyses. Les resultats ont montre que les participants souffrant de la MP produisaient moins de mots que les SC, particulierement dans la premiere minute de la tâche d'evocation lexicale libre. Cependant, peu de differences qualitatives ont ete observees entre les deux groupes par rapport aux types de mots produits. Des liens semblent exister entre les resultats et les atteintes cognitives du groupe souffrant de la MP. Nous proposons que les deficits d'evocation lexicale observes dans la MP prennent leur origine dans les problemes executifs dont souffrent ces patients.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».