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Enregistrement W4399975708 · doi:10.1590/1980-5764-dn-2023-0108

Expressive amusia and aphasia: the story of Maurice Ravel

2024· article· en· W4399975708 sur OpenAlexafffund
Sultan Darvesh, Meghan K. Cash, Earl Martin, Eliasz Engelhardt

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésApraxiaAphasiaPsychologyJudgementAudiologyMedicineNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The French composer, Maurice Ravel, at the peak of his career, showed signs of a progressive disorder that affected his ability to function with verbal and musical language, as noted by the neurologist Théophile Alajouanine. The worsening of the disease led to a craniotomy, performed in 1937, which failed to reveal the cause of his illness, and he died shortly thereafter. A lack of post-mortem neuropathological evidence precluded a definitive diagnosis of the illness, which remained enigmatic. Speculations about the precise diagnosis of Ravel's neurological disease have been largely based on Alajouanine's observations, which included aphasia and amusia, mostly expressive, and ideomotor apraxia, while musical judgement, taste, and memory remained relatively intact, implying different neuroanatomical substrates. A possible subform of frontotemporal lobar degeneration complex was the diagnostic suggestion of many authors. His untimely death deprived the world of this remarkable musician, and the music that remained trapped in his mind.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
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