Phénomènes de dépendance à l’environnement et conformisme social : intérêts d’une approche interactionniste en neuropsychologie clinique
Bibliographic record
Abstract
Nous décrivons le cas d’un patient victime d’un traumatisme crânien, responsable de lésions frontales et temporales bilatérales. Ce patient présentait des troubles exécutifs ainsi que des perturbations comportementales, principalement sous forme d’une dépendance à l’environnement. L’objectif de la présente étude était double. D’une part, nous souhaitions évaluer la pertinence d’une interprétation socio-cognitive de la dépendance à l’environnement, au moyen d’un dispositif évaluant le conformisme social, impliquant des situations d’interaction réelle et virtuelle. D’autre part, nous souhaitions étudier l’influence du type de situation sur le conformisme social, de rares études démontrant des différences de performances selon le type d’évaluation (réel ou virtuel). Les résultats démontrent des dissociations de performance en fonction du mode d’évaluation. Le conformisme n’est constaté que lors de l’évaluation en environnement réel. L’intérêt de l’approche interactionniste pour la mise en évidence de troubles socio-comportementaux et le bénéfice des environnements virtuels pour l’évaluation neuropsychologique sont discutés.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".