Notice bibliographique
Résumé
Much of the diagnosis and definition of psychiatric disorders depends on language behaviour. Both the lay and clinical communities recognize that some atypical language behaviour helps to the identify psychiatric disorders. A functional approach to language provides the means to classify the atypicalities in meaning and in wordings that are associated with psychiatric disorders. Culture levels, register, genre, context, vocabulary-grammar, and sound must all be taken into account in considering language atypicalities. Language simultaneously conveys 3 kinds of meaning—ideational, interpersonal and textual. Individually or combined, these 3 kinds of meaning can be used to describe the atypical language behaviour associated with psychiatric disorders. Une large part du diagnostic et de la définition des troubles psychiatriques repose sur le comportement linguistique. Les milieux tant profanes que cliniques reconnaissent qu'un certain comportement linguistique anormal aide à reconnaître les troubles psychiatriques. Une approche fonctionnelle de la langue fournit les moyens de classer les anormalités selon le sens et le choix des termes qui sont associés aux troubles psychiatriques. Les niveaux de culture, le registre, le genre, le contexte, le vocabulaire et la grammaire ainsi que le son doivent tous être pris en compte lorsqu'on examine les anormalités de la langue. La langue transmet simultanément 3 types de sens—idéationnel, interpersonnel et textuel. Individuellement ou combinés, ces 3 types de sens peuvent servir à décrire le comportement linguistique anormal associé aux troubles psychiatriques.
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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».