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Record W3134870412 · doi:10.71781/26114

Développement d’une nouvelle thérapie ciblant l’anomie des verbes d’action : validation comportementale et exploration des corrélats neurofonctionnels de ses effets dans les cas d’aphasie

2019· dissertation· fr· W3134870412 on OpenAlexfundno aff
E. Dana Durand

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicAction Observation and Synchronization
Canadian institutionsnot available
FundersHeart and Stroke Foundation of Canada
KeywordsPsychologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’aphasie est un trouble acquis du langage survenant suite à une lésion cérébrale, le plus souvent suite à un accident vasculaire cérébral. Les conséquences des troubles du langage sont multiples et diminuent de manière importante la qualité de vie des personnes avec aphasie. L’anomie ou manque du mot en est la manifestation la plus fréquente et persistante, et ce, quel que soit le type d’aphasie. Le manque du mot peut porter sur les noms, mais aussi sur les verbes. Ces derniers jouent d’ailleurs un rôle central dans la construction des énoncés. Alors que l’anomie des verbes est plus fréquente que celle des noms, les thérapies les ciblant restent moins nombreuses que celles pour les noms. En accord avec la cognition incarnée et située, l’usage de stratégies sensorimotrices telles que l’exécution du geste ou l’observation de l’action semble pouvoir faciliter la dénomination de verbes. Cependant, les travaux publiés jusqu’à présent ne montrent que très peu d’effet de généralisation aux items non entraînés, qui est pourtant l’objectif clinique à atteindre par excellence. Ces études n’ont utilisé en général qu’une seule de ces stratégies, ne considérant pas l’imagerie mentale pourtant en lien avec le traitement de l’action. De plus, ces études incluent rarement les recommandations issues des neurosciences. L’objectif de ce travail doctoral fut alors (1) d’élaborer une nouvelle thérapie à partir de ces constats théoriques et méthodologiques, (2) d’évaluer son « efficacité » au niveau comportemental et enfin (3) de rechercher les substrats neurofonctionnels associés à la thérapie. Les résultats indiquent une amélioration significative de la dénomination d’actions auprès des 10 participants inclus. Plus important, cette amélioration est également valable pour les verbes non entraînés traduisant un effet de généralisation. De plus, cette amélioration se maintient à deux mois et à six mois après la thérapie. Les analyses neurofonctionnelles, conduites auprès de deux patients, montrent une implication des aires appartenant aux réseaux langagier et sensorimoteur lors de la dénomination d’actions. Enfin, les analyses de connectivité au repos, auprès de quatre participants, suggèrent une meilleure intégration dans les réseaux visuomoteurs et moteurs associés à la dénomination de l’action. Ces données préliminaires indiquent que les changements neurofonctionnels sont associés à la nature de la thérapie combinant des stratégies sensorimotrices pour faciliter la dénomination des verbes. Prises ensemble, ces données s’avèrent très prometteuses quant à l’efficacité de POEM, en particulier à travers l’effet de généralisation. Bien que les échantillons soient modestes, la robustesse des analyses employées et la convergence des résultats avec les données existantes dans la littérature et à travers les modalités d’études (niveau comportemental et neurofonctionnel) permettent d’être optimiste quant aux applications cliniques possibles de cette thérapie. Enfin, les perspectives théoriques, à travers la cognition incarnée, et pratiques, avec les limites et travaux toujours en cours sont discutées au regard de la littérature existante.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.186
GPT teacher head0.406
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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