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Enregistrement W2790517832 · doi:10.1080/09602011.2018.1437677

Special issue on technology and neuropsychological rehabilitation: Overview and reflections on ways to conduct future studies and support clinical practice

2018· editorial· en· W2790517832 sur OpenAlexaff
Nathalie Bier, Juliette Sablier, Catherine Briand, Stéphanie Pinard, Vincent Rialle, Sylvain Giroux, Hélène Pigot, Lisa Quillion‐Dupré, Jérémy Bauchet, Emmanuel Monfort, Esther Bosshardt, Laetitia Courbet

Notice bibliographique

RevueNeuropsychological Rehabilitation · 2018
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesRégion Auvergne-Rhône-Alpes
Mots-clésNeurorehabilitationNeuropsychologyRehabilitationEngineering ethicsClinical neuropsychologySubject (documents)PsychologyField (mathematics)CognitionPsychiatryComputer scienceEngineeringNeuroscienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this editorial, we wish to highlight and reflect on research advances presented in the articles comprising this special issue on technology and neuropsychological rehabilitation, which happens to be published more than a decade after the first special issue on the subject. In 2004, the journal recognised the great potential of information technology for increasing the support provided to people with cognitive deficits, and published emerging state-of-the art practices in the field. Since that time, research and technology have made tremendous progress, and the influence of information technology on research methods has transformed the field of neurorehabilitation. The aim of this editorial is thus to shed light on methodological and conceptual issues requiring further attention from researchers and clinicians in the fields of neuropsychological rehabilitation and technology, and to stimulate debate on promising avenues in clinical research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,357 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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