Validité et crédibilité dans le contexte de l’expertise en neuropsychologie clinique
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, une multitude de tests et d’indices ont été développés pour tenter de détecter la non-validité des résultats neuropsychologiques. Cependant, la prolifération et la popularité de ces mesures ont contribué à la perception qu’il est dorénavant possible de les utiliser pour identifier la simulation des troubles cognitifs (malingering). Dans cet article, un cadre conceptuel est présenté pour tenter de favoriser une meilleure compréhension des notions sous-jacentes et permettre une meilleure interprétation de la non-validité en expertise. Selon la présente conceptualisation, il existe deux étapes distinctes : la première consiste à discerner la non-validité des données à l’aide de méthodes psychométriques, notamment les tests de validité de performance (TVP). La deuxième requiert une décision quant à la crédibilité du tableau clinique, incluant un jugement quant à la cohérence de l’ensemble des informations cliniques. C’est seulement dans le contexte de certaines incohérences indéniables qu’il serait possible d’avancer une opinion évoquant l’amplification des problèmes cognitifs.
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 | 0.079 | 0.239 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".