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Record W4366505654 · doi:10.1684/nrp.2018.0460

Navigation spatiale : quels enjeux pour la neuropsychologie ?

2018· article· fr· W4366505654 on OpenAlexaff
Christel Jacob, Constant Rainville, Alain Trognon, Thérèse Rivasseau‐Jonveaux

Bibliographic record

VenueRevue de neuropsychologie · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicSpatial Cognition and Navigation
Canadian institutionsUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La difficulté à s'orienter et trouver son chemin au sein d'un environnement nouveau ou familier, autrement dit à « naviguer », a été décrite dans le vieillissement normal et constitue également un symptôme commun à de nombreuses pathologies neurologiques, qu'elles soient évolutives ou non.Cependant, la navigation reste relativement peu étudiée et évaluée en pratique clinique, malgré son importance pour l'autonomie des personnes.Depuis quelques décennies, une évolution théoricoclinique, d'une conception « statique » de l'orientation spatiale à une conception « dynamique » de la navigation, s'est fait jour.Cette évolution conceptuelle pose plusieurs défis pour la psychologie cognitive et la neuropsychologie, et notamment celui de la prise en compte des caractéristiques de l'environnement dans les modèles cognitifs, d'une part, et dans la conception d'outils d'évaluation, d'autre part.En effet, naviguer repose sur l'intégration d'une pluralité de sources d'information, aussi bien propres au sujet qu'à l'environnement.L'accompagnement des personnes désorientées est un enjeu de santé publique, et cela plus particulièrement dans notre société vieillissante.Les connaissances issues de la cognition spatiale peuvent apporter des réponses, qu'elles soient appliquées au soin ou à l'accompagnement des personnes (outils d'aide à la navigation, aménagement de l'environnement, etc.).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.790
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.005

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 head0.048
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.268 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
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
Published2018
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