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Enregistrement W4405374650 · doi:10.1017/s1366728924000890

Multilingualism and psychosis: a pre-registered scoping review

2024· article· en· W4405374650 sur OpenAlexafffund
Vegas Hodgins, Chaimaa El Mouslih, Hani Rukh-E-Qamar, Debra Titone

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCanada Research Chairs
Mots-clésMultilingualismPsychologyPsychosisNeuroscience of multilingualismLinguisticsPsychiatryPedagogyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Schizophrenia impacts several cognitive systems including language. Linguistic symptoms of schizophrenia are important to understand due to the crucial role that language plays in the diagnostic and treatment process. However, the literature is heavily based on monolingual-centric research. Multilinguals demonstrate differences from monolinguals in language cognition. When someone with schizophrenia is multilingual, how do these differences interact with their symptoms? To address this question, we conducted a pre-registered PRISMA-SR scoping review to determine themes in the literature and identify gaps for future research. Four hundred and twenty records were identified from three databases in 2023. Thirty articles were included in the synthesis. We found three emergent themes: (1) the need for multilingual treatment options, (2) differences in symptomology between the L1 and L2, and (3) the impact of cultural factors on linguistic functioning. Thus, several avenues of research regarding multilingualism may be fruitful for improving linguistic and social outcomes in schizophrenia.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0280,026
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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