Validation du Screening BAT : comparaison avec le protocole Montréal-Toulouse
Bibliographic record
Abstract
L'evaluation de l'aphasie chez les sujets bilingues est une necessite compte tenu de la diversite linguistique que presente la France a l'heure ou les migrations et echanges se multiplient au sein de l'Europe. N'evaluer qu'une seule langue chez ces sujets s'avere inacceptable. Aussi est-il capital de leur proposer un examen integrant leur deuxieme langue. Une telle entreprise suppose de disposer d'un outil culturellement et linguistiquement equivalent pour les idiomes explores. La conception du Screening BAT, version courte du Bilingual Aphasia Test (BAT) repond a cette exigence. Parallelement a l'appreciation du niveau de langue anterieur, le test aspire a determiner un profil general pointant les aspects preserves et les elements deficitaires des deux langues. Rapide, facile a administrer et a coter, il permet d'explorer actuellement dix langues. Afin d'analyser la validite de ce test pour sa version francaise, nous avons constitue un echantillon de trente sujets aphasiques francophones en phase chronique. Nous leur avons administre le Screening BAT en francais et les deux tests de la batterie du MT-86 (versions courte et longue). Les resultats permettent d'etablir des correlations statistiquement significatives pour l'ensemble des epreuves des trois tests. Il apparait donc que les versions abregees sont des tests valides puisqu'elles sont predictives de la version longue du MT-86. En outre, nous avons soumis deux sujets aphasiques bilingues a notre protocole. Tous deux presentent une recuperation parallele : de langue maternelle francaise, leurs performances en francais est meilleures que celles en langue etrangere.
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 | 0.108 | 0.106 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.005 |
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".