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Record W2809114298 · doi:10.71781/18670

Utilisation de l’électrophysiologie dans l’étude du développement des capacités d’intégration audiovisuelle du nourrisson à l’âge adulte

2017· dissertation· fr· W2809114298 on OpenAlexfundno aff
Emmanuelle Dionne-Dostie

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicTactile and Sensory Interactions
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une littérature abondante documente les bénéfices de l’intégration multisensorielle chez les adultes ainsi que les mécanismes cérébraux sous-jacents à ces habiletés. Toutefois, de nombreuses questions sur le développement de l’intégration multisensorielle chez l’enfant demeurent sans réponse et les travaux chez les animaux ainsi que les données comportementales, électrophysiologiques et en neuroimagerie chez l’homme ne forment pas de consensus quant à son caractère inné ou acquis. Le premier objectif de la présente thèse vise donc à recenser les écrits de la littérature sur le développement des capacités d’intégration multisensorielle. Cette revue de la littérature, qui constituera l’article 1 de la thèse, présente les études comportementales et neuronales en faveur du caractère inné ou acquis des processus d’intégration multisensorielle. L’article 1 suggère que certaines habiletés de traitement multisensoriel sont présentes chez le nourrisson et le jeune enfant, mais que la capacité à intégrer les informations multisensorielles de façon optimale demeure un long processus qui se développe tardivement au cours de l’enfance et de l’adolescence. Cette revue nous a également permis de mieux cibler les lacunes de la littérature relatives au développement neuronal des capacités d’intégration, avec une attention particulière sur l’intégration d’informations audiovisuelles non linguistiques. Ainsi, aucune étude en électrophysiologie ne s’est encore penchée sur la progression développementale des capacités d’intégration audiovisuelle chez les nourrissons et les enfants d’âge préscolaire. Ce constat a justifié la tenue de l’étude expérimentale présentée à l’article 2 dont l’objectif vise à caractériser la progression développementale neurotypique des mécanismes d’intégration d’informations audiovisuelles non linguistiques dès l’âge de 3 mois jusqu’à l’âge adulte. Cette recherche vise également à confirmer l'âge où les mécanismes d’intégration audiovisuelle, d’une part, commencent à fonctionner de façon similaire aux adultes et, d’autre part, atteignent leur pleine maturité. Pour ce faire, nous avons mené une étude expérimentale transversale sur un vaste échantillon composé de 121 participants neurotypiques en utilisant l’électrophysiologie à haute densité, plus sécifiquement par le biais d’analyses temps-fréquence. Notre étude démontre la présence de précurseurs de l’intégration audiovisuelle dès l’âge de 2 ans. De plus, nous observons que les jeunes de 11-14 ans commencent à intégrer ces informations de façon similaire aux adultes, mais que les mécanismes d’intégration audiovisuelle atteignent leur pleine maturité tardivement au cours de l’adolescence soit entre les âges de 15 et 17 ans. Cette étude appuie la littérature quant à l’émergence progressive des capacités à intégrer les informations audiovisuelles, permet de documenter la progression développementale de ces capacités et répond à l’absence de littérature sur les processus neuronaux de l’intégration audiovisuelle chez le nourrisson et l’enfant d’âge préscolaire. Dans l’ensemble, cette thèse offre une meilleure compréhension du développement neurotypique des mécanismes d’intégration audiovisuelle et fournit un point de comparaison pour étudier ces processus auprès d’enfants présentant des troubles neurodéveloppementaux souvent accompagnés de déficits sensoriels.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2017
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