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Enregistrement W6998553429

Analyse critique des études portant sur la thérapie à intonation mélodique pour les personnes atteintes d’aphasie

2015· article· fr· W6998553429 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationSubject (documents)Filter (signal processing)Field (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que la thérapie musicale soit connue et utilisée depuis longtemps, c’est seulement en 1973 que le terme de Melodic Intonation Therapy (MIT) voit le jour, dans l’étude menée par Sparks et coll. Dans l’article apparu dans le Aphasia Research Unit, les auteurs présentent le MIT comme étant une nouvelle forme de thérapie de l’aphasie, qui peut être largement définie comme étant un trouble acquis expressif ou réceptif du langage oral ou écrit. Cette méthode ferait recours aux capacités latentes langagières de l’hémisphère non dominant du langage, soit l’hémisphère droit. Bien qu’elle célèbre tout juste son 40e anniversaire, la thérapie à intonation mélodique est tout de même considérée comme une méthode moderne à cause du nombre de recherches plutôt restreint effectué sur celle-ci. À la suite de sa définition, les études menées dans la même décennie tentaient de répondre à la question suivante: « De quelle manière la stimulation de l’hémisphère droit aide-t-elle à la réadaptation des fonctions langagières? » Les premières explications étaient très basiques, faisant référence aux champs entourant les traits extralinguistiques de la langue, soit l’aspect musical régi par l’hémisphère droit comme la mélodie et le rythme pour n’en nommer que quelques-uns. Plus les recherches ont avancé, plus les questions posées se sont spécifiées, faisant en sorte que les chercheurs ont pu cibler des domaines spécifiques du langage, tout en étudiant les changements observés comme suite à la thérapie. Le langage non propositionnel et sa conservation en sont des exemples. La population idéale pour la MIT et ses effets à long terme par opposition à ses effets à court terme semblent changer avec chaque nouvelle recherche et ne peuvent être démontrés clairement. Les effets au niveau cérébral, la question du bilinguisme, les variations de la thérapie et la familiarité avec l’interlocuteur sont quelques sujets également explorés au 21e siècle. Puis, certains chercheurs, comme Benjamin Stahl (2013), soulèvent une nouvelle série de questionnements: l’aspect mélodique est-il vraiment le facteur déterminant pour la réadaptation du langage? Se pourrait-il que le rythme joue un plus grand rôle que les autres sphères musicales utilisées dans le MIT? Dans ce projet de recherche, nous tenterons de répondre à différentes questions à propos de la thérapie à intonation mélodique tout en cherchant à explorer ses effets réels sur la réadaptation du langage. Cette analyse critique a pour but de recenser les résultats observés dans les études antérieures ayant été effectuées chez des sujets atteints de divers types d’aphasie. Les différentes interrogations des chercheurs mentionnées précédemment sont quelques exemples de points qui seront étudiés davantage dans la présente recherche. Puisqu’un certain nombre de recherches ont suscité un intérêt pour d’autres dimensions à considérer comme responsables de la réadaptation du langage, celles-ci seront aussi analysées.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2015
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