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Enregistrement W2749664506

Validation du Screening BAT : comparaison avec le protocole Montréal-Toulouse

2015· article· fr· W2749664506 sur OpenAlexaboutno aff
Aurélie Garcia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFrenchPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'evaluation de l'aphasie chez les sujets bilingues est une necessite compte tenu de la diversite linguistique que presente la France a l'heure ou les migrations et echanges se multiplient au sein de l'Europe. N'evaluer qu'une seule langue chez ces sujets s'avere inacceptable. Aussi est-il capital de leur proposer un examen integrant leur deuxieme langue. Une telle entreprise suppose de disposer d'un outil culturellement et linguistiquement equivalent pour les idiomes explores. La conception du Screening BAT, version courte du Bilingual Aphasia Test (BAT) repond a cette exigence. Parallelement a l'appreciation du niveau de langue anterieur, le test aspire a determiner un profil general pointant les aspects preserves et les elements deficitaires des deux langues. Rapide, facile a administrer et a coter, il permet d'explorer actuellement dix langues. Afin d'analyser la validite de ce test pour sa version francaise, nous avons constitue un echantillon de trente sujets aphasiques francophones en phase chronique. Nous leur avons administre le Screening BAT en francais et les deux tests de la batterie du MT-86 (versions courte et longue). Les resultats permettent d'etablir des correlations statistiquement significatives pour l'ensemble des epreuves des trois tests. Il apparait donc que les versions abregees sont des tests valides puisqu'elles sont predictives de la version longue du MT-86. En outre, nous avons soumis deux sujets aphasiques bilingues a notre protocole. Tous deux presentent une recuperation parallele : de langue maternelle francaise, leurs performances en francais est meilleures que celles en langue etrangere.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,108
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1080,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
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