Appréciation du degré de gravité en neuropsychologie et estimation de la capacité de travail
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose et présente un système d’évaluation permettant d’estimer le degré de gravité des troubles neuropsychologiques. Il englobe notamment des critères spécifiques permettant de déterminer l’intensité d’un trouble neuropsychologique et ses répercussions sur la capacité fonctionnelle et la capacité de travail. Cette nouvelle taxonomie s’appuie sur la table 8 de la Suva, destinée à évaluer les complications psychiques de lésions cérébrales en fonction de critères précis. Contrairement à la table 8 de la Suva, ce nouveau système d’évaluation est indépendant du lien de causalité établi selon la Loi sur l'assurance accident en Suisse. Cette indépendance lui permet d’être également utilisé dans d’autres contextes « assécurologiques » et pour diverses étiologies, tout en dépassant la dichotomie traditionnelle entre pathologies organiques et non organiques. Ce nouvel ensemble de critères a aussi pour but d’améliorer la fiabilité interévaluateurs dans le processus d’évaluation de la gravité d’un trouble neuropsychologique et de sa répercussion fonctionnelle.
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 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".