La première étape de la validation transculturelle des versions anglophones des tests de l’horloge et du Mini-mental pour mesurer les capacités cognitives des Franco-Ontariens âgés de plus de 65 ans
Bibliographic record
Abstract
La maladie d’Alzheimer est un syndrome neurodégénératif chronique caractérisé par un déclin cognitif et mnésique. Les personnes atteintes par cette maladie développent des affections rattachées à la langue. Il est important de faire passer des tests de dépistage dans la langue maternelle de la personne puisque l’aptitude linguistique décline avec la progression de la maladie. De manière générale, le Mini-mental et le test de l’horloge sont administrés en anglais aux francophones du nord de l’Ontario ce qui peut mener à une sous-évaluation de leurs capacités cognitives et à un diagnostic erroné. Voilà pourquoi le but de cette recherche était de développer et valider les tests psychométriques francophones administrés aux Franco-Ontariens. Le Mini-mental et le test de l’horloge ont été traduits selon la validation transculturelle de Caron (1999) et testés auprès des francophones du Grand Sudbury qui souffraient de déficits cognitifs (N=14). Aucune différence statistique (p>.05) entre les scores de la traduction franco-ontarienne du test de l’horloge et du Mini-mental comparés aux tests originaux n’a été détectée. Bien que d’autres recherches soient nécessaires, selon les auteures, ces traductions permettront d’assurer un dépistage juste de cette maladie chez les francophones âgés en situation minoritaire.
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 | 0.016 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".