Regards croisés sur la neuropsychologie francophone
Bibliographic record
Abstract
Au cours du 3ème Congrès National de Neuropsychologie Clinique (CNNC) a eu lieu en France la première rencontre entre les représentants des associations de psychologues spécialisés en neuropsychologie issus de quatre territoires francophones : la Belgique, la France, la province du Québec et la Suisse. Ces associations sont impliquées dans la promotion et la reconnaissance de la spécialité dans leurs régions respectives, à savoir l’Union Professionnelle des Psychologues Cliniciens Francophones pour la Belgique (UPPCF-pôle neuropsychologie), l’Organisation Française des Psychologues spécialisés en Neuropsychologie (OFPN), l’Association Québécoise des Neuropsychologues (AQNP) et l’Association Suisse des Neuropsychologues (ASNP). L’objectif principal de cette rencontre était de profiter de ce rassemblement inédit pour pointer les similitudes, les différences, les points d'intérêt particuliers et les perspectives d’amélioration vers lesquelles faire converger les pratiques des psychologues francophones spécialisés en neuropsychologie et favoriser leur reconnaissance. Après une brève introduction présentant l’essor de la neuropsychologie de chaque pays, plusieurs thèmes ont été abordés : formation, statut, reconnaissance, pratiques professionnelles, enjeux et perspectives. L’intervention s’est conclue par le constat d’un nombre important de similarités dans les problématiques rencontrées, ainsi qu’une réelle volonté de mutualiser les démarches et réalisations nationales. Cet élan a permis de formaliser la création symbolique d’une Fédération Internationale des associations de Neuropsychologues Francophones (FINF).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".