Alexia With and Without Agraphia: An Assessment of Two Classical Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current cognitive models propose that multiple processes are involved in reading and writing. OBJECTIVE: Our goal was to use linguistic analyses to clarify the cognitive dysfunction behind two classic alexic syndromes. METHODS: We report four experiments on two patients, one with alexia without agraphia following occipitotemporal lesions, and one with alexia with agraphia from a left angular gyral lesion. RESULTS: The patient with occipital lesions had trouble discriminating real letters from foils and his reading varied with word-length but not with linguistic variables such as part of speech, word frequency or imageability. He read pseudo-words and words with regular spelling better, indicating preserved use of grapheme-to-phoneme pronunciation rules. His writing showed errors that reflected reliance on 'phoneme-to-grapheme' spelling rules. In contrast, the patient with a left angular gyral lesion showed better recognition of letters, words and their meanings. His reading was better for words with high imageability but displayed semantic errors and an inability to use 'grapheme-to-phoneme' rules, features consistent with deep dyslexia. His agraphia showed impaired access to both an internal lexicon and 'phoneme-to-grapheme' rules. CONCLUSION: Some cases of pure alexia may be a perceptual word-form agnosia, with loss of internal representations of letters and words, while the angular gyral syndrome of alexia with agraphia is a linguistic deep dyslexia. The presence or absence of agraphia does not always distinguish between the two; rather, writing can mirror the reading deficits, being more obvious and profound in the case of an angular gyral syndrome.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».