Bénéfices de la danse dans les pathologies développementales du cervelet
Bibliographic record
Abstract
Les pathologies développementales du cervelet, en particulier les ataxies congénitales cérébelleuses, bien que rares, sont à l’origine de difficultés motrices et cognitives souvent sévères pour lesquelles il existe peu de méthodes de remédiation à l’heure actuelle. La danse est une activité artistique motivante et transgénérationnelle qui engage la synchronisation du corps entier avec la musique et/ou des partenaires. Dans ce chapitre, nous commencerons par exposer brièvement en introduction pourquoi la danse, de par ses caractéristiques, offre des perspectives particulièrement intéressantes sur le plan thérapeutique. Avant de discuter de l’utilisation de la danse dans la réhabilitation des pathologies neurologiques, nous aborderons le contexte particulier des ataxies congénitales cérébelleuses en rappelant le rôle du cervelet et les conséquences de son atteinte sur la qualité de vie et l’intégration sociale des patients et des familles. Nous ferons le point sur les possibilités actuelles de réhabilitation des enfants porteurs d’ataxie congénitale et nous mettrons en exergue l’absence de techniques de remédiation s’intéressant au rythme malgré les déficits rythmiques induits par l’atteinte cérébelleuse et le rôle important des capacités temporelles et sensori-motrices au cours du développement. Pour terminer, nous présenterons les résultats préliminaires d’une première étude menée dans notre laboratoire, en collaboration avec le Centre National de Référence Trouble du Cervelet du Centre Hospitalier Universitaire de Lille, ayant étudié les bénéfices sur les fonctions motrices et cognitives d’une intervention de deux mois fondée sur la danse et le rythme chez des enfants présentant une ataxie congénitale cérébelleuse.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".