Processo de adaptação da bateria Montreal de avaliação da comunicação: bateria MAC - ao português brasileiro
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo tem por objetivo apresentar a adaptação do "Protocole Montréal d'Évaluation de la Communication - Protocole MEC" (Bateria Montreal de Avaliação da Comunicação - Bateria MAC) ao Português Brasileiro. Esta bateria canadense foi construída para avaliar quatro processamentos comunicativos de ativação do hemisfério direito: discursivo, pragmático-inferencial, léxico-semântico e prosódico. Participaram do estudo seis tradutores, três juízes especialistas, 54 juízes não-especialistas e 16 participantes dos estudos piloto. Os procedimentos gerais promovidos foram tradução, análise de critérios psicolingüísticos por juízes e aplicação do instrumento em estudos piloto. As tarefas Interpretação de metáforas, Discurso narrativo e Julgamento semântico exigiram um processo de adaptação mais complexo e rigoroso. Com base em critérios psicolingüísticos, realizaram-se algumas mudanças nos estímulos, com a finalidade principal de manutenção do objetivo de cada tarefa do instrumento original. Este instrumento neuropsicológico pode ser uma ferramenta de avaliação da comunicação de indivíduos com lesão de hemisfério direito, lesão frontal, traumatismo crânio-encefálico e demência.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".