Évaluation du contrôle lexico-sémantique en dénomination
Bibliographic record
Abstract
Les troubles d’accès lexical se retrouvent dans tous les types d’aphasie et sont généralement évalués en dénomination d’images. Afin d’évaluer plus précisément le contrôle opéré sur la sélection lexicale, la dénomination par blocs cycliques a déjà prouvé son utilité dans la recherche en psycholinguistique et en aphasiologie. Toutefois, il n’existe à ce jour aucune épreuve clinique de dénomination par blocs cycliques standardisée en français. L’épreuve présentée ici comprend seize images à dénommer trois fois au sein d’un bloc sémantiquement homogène (images de la même catégorie) et trois fois dans un bloc hétérogène (catégories mélangées). Les données normatives préliminaires portent sur quarante-six personnes neurotypiques et la validation sur seize individus avec une anomie discrète 3 à 6 mois post-AVC hémisphérique gauche. Sous réserve d’une ligne de base cognitive plus détaillée, ces résultats préliminaires suggèrent qu’un cut-off de deux erreurs à cette épreuve permettrait de suspecter des difficultés de régulation lexico-sémantique.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".