Les déficits de compréhension du langage non littéral dans la maladie de Parkinson sont-ils liés à un déficit de la théorie de l'esprit ? Are non-literal language comprehension deficits related to a theory of mind deficit in Parkinson's disease?
Notice bibliographique
Résumé
Theory of mind (TOM), i.e. the capacity to attribute mental states to oneself and others, would be impaired in Parkinson's disease (PD). Nonliteral language (NLL) compre- hension would also be impaired in this disease. The goal of this study was to verify the presence of an association between the TOM and NLL comprehension deficits. We asses- sed 15 individuals in the early stages of PD and 17 healthy controls (HC), comparable on gender, age and education. Each subject completed a TOM evaluation task and a NLL task (i.e. metaphor comprehension). They also completed executive functioning (mental flexibi- lity, inhibition and working memory) evaluation tasks. Our results showed that patients with PD had significant difficulties in the TOM and NLL comprehension tasks compared to HC participants. A significant relationship was found between TOM and NLL comprehension results. Moreover, NLL scores were associated with a task evaluating mental flexibility. Thus, PD might cause both TOM and NLL comprehension deficit even in the early stages of the disease. Our results showed that there would be a close relationship between TOM and NLL in people with PD.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».