Au-delà du cabinet : Evaluer le bégaiement dans différents contextes et évaluer la qualité de vie
Bibliographic record
Abstract
Le bégaiement est un trouble complexe dont les manifestations varient d’une situation à l’autre. Les patients peuvent témoigner d’une bonne gestion de leur parole au quotidien, mais évoquer des difficultés marquées dans certaines situations comme le fait de devoir s’adresser à un étranger ou prendre la parole devant un groupe. Par conséquent, lors de l’évaluation, un recueil de parole dans le cadre sécurisant du cabinet de logopédie ne permet pas toujours de révéler les principales difficultés rencontrées par les personnes qui bégaient. En outre, plusieurs études ont révélé un impact négatif du bégaiement sur la qualité de vie, qui n’est pas forcément lié à la sévérité objective du bégaiement. Cet exposé présente d’une part la réalité virtuelle comme un outil permettant d’évaluer la prise de parole dans différentes situations et d’autre part des données préliminaires sur la validation en français du questionnaire OASES, un outil d’évaluation de la qualité de vie chez la personne qui bégaie.
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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".