Navigation spatiale : quels enjeux pour la neuropsychologie ?
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.019 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".