Voir l’invisible : imagerie cérébrale fonctionnelle de la conversion motrice
Bibliographic record
Abstract
Le trouble conversif constituerait-il une pathologie à part ? Vécu comme une réalité par le patient, l’absence de signes objectifs à l’examen l’a longtemps faite considérer comme une « pathologie sans substrat ». Or, si la clinique de ce trouble est bien connue, les motivations précises qui le sous-tendent restent sujettes à l’interprétation et les mécanismes exacts qui la produisent sont encore mal compris. Ainsi, le fait de ne pas retrouver de lésion explicative dans le cerveau exclue-t-il la possibilité d’un dysfonctionnement au sein de ce même organe ? On qualifie bien souvent ces troubles de « maladie de l’imagination ou de la volonté », mais au final, on connaît peu de choses sur le fonctionnement cérébral du mouvement volontaire et des représentations mentales dans le trouble conversif. Alors, dans cette optique, quel pourrait être l’apport des moyens « modernes » d’investigation tels que l’imagerie fonctionnelle et la mise en évidence d’anomalies fonctionnelles dans le cerveau ne permettrait-il pas d’ouvrir de nouvelles perspectives théoriques pour ces patients ? On observe alors un démembrement nosologique de la clinique hystérique, dont la justification était d’ouvrir de nouvelles voies d’exploration et de compréhension du trouble. L’imagerie fonctionnelle a permis d’explorer des mécanismes plus complexes jusqu’à présent peu accessibles (émotions, états affectifs, volition, imagerie mentale, processus inconscients), et nous proposons dans cette communication de montrer comment, à l’aide de ces techniques, une pathologie considérée comme un diagnostic d’exclusion et de trouble sans substrat peut être abordée différemment du fait d’explications psychobiologiques « nouvelles ».
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 | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".