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Enregistrement W7126156955 · doi:10.1684/nrp.2025.0832

The i-MEL fr: A digital tool for assessing all dimensions of communication in adults

2025· article· fr· W7126156955 sur OpenAlexaboutno aff
Anaïs Deleuze, Perrine Ferré, Ana Inés Ansaldo, Yves Joanette

Notice bibliographique

RevueRevue de neuropsychologie · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Digital humanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente le i-MEL fr (Protocole informatisé Montréal d'évaluation du langage, version francophone), une nouvelle batterie d'évaluation informatisée destinée aux orthophonistes francophones pour l'évaluation des troubles acquis de la communication chez l'adulte.Développé au Centre de recherche de l'Institut universitaire de gériatrie de Montréal, cet outil répond au besoin exprimé par les cliniciens de disposer d'une batterie actualisée, validée et normalisée.Le i-MEL fr se compose de 51 tâches réparties en 8 composantes, couvrant les dimensions traditionnelles du langage (e.g.: phonologie, syntaxe) et celles plus contemporaines permettant de décrire les habiletés communicationnelles (e.g.: pragmatique, discours).L'informatisation sur tablette (iPad) offre plusieurs avantages, notamment la standardisation de la présentation des stimuli, l'automatisation de certaines cotations et le calcul des temps de réponse.Une attention particulière a été portée au développement des stimuli visuels et auditifs, avec un contrôle rigoureux de leur validité.L'outil est conçu comme une boîte à outils flexible permettant au clinicien d'adapter son évaluation selon ses hypothèses diagnostiques.Cette publication détaille le construit de l'outil, sa structure, les avantages fournis par son informatisation ainsi que des données de validation et de normalisation, offrant ainsi aux cliniciens un aperçu complet de ce nouvel outil d'évaluation.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,008

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
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