«ՆԵՅՐՈ-ԴԵԳԵՆԵՐԱՏԻՎ» ՀԻՎԱՆԴՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐԻ ԺԱՄԱՆԱԿ ԱՆՁԻ ԳՈՐԾԱՐՔՈՒՆԱԿՈՒԹՅԱՆ ԲԺՇԿԱԿԱՆ ՉԱՓՈՐՈՇԻՉՆԵՐԻ ԳՆԱՀԱՏՈՒՄԸ ԱՌԿԱ ԻՐԱՎԱԿԱՐԳԱՎՈՐՈՒՄՆԵՐԻ ՀԱՄԱՏԵՔՍՏՈՒՄ
Bibliographic record
Abstract
Հոդվածում վերլուծվել է գործարքունակության վրա «նեյրոկոգնիտիվ խանգարումների» նշանակության ուղղակի կապը հետագայում՝ մահվանից հետո հնարավոր դատահոգեբուժական փորձաքննության նախաձեռնումից խուսափելու համատեքստում։ Հետազոտության նպատակն է կենդանության ընթացքում հոգեկան վիճակի, մասնավորապես՝ կոգնիտիվ գործառույթների օբյեկտիվ գնահատականի կարևորության հիմնավորումը և վերջինիս լրացումը փորձարարահոգեբանական լրացուցիչ հետազոտություններով, որոնք էլ կստեղծեն ապացուցողական լրացուցիչ հիմքեր՝ հետագայում հետմահու դատահոգեբուժական փորձաքննության նախաձեռնումից խուսափելու համար։ Որպես լրացուցիչ փորձարարահոգեբանական հետազոտության տեսակ՝ կիրառվել են «Montreal Cognitive Assessment (MoCA)» թեստային հետազոտության մեթոդաբանությունը, որը հնարավորություն է տվել գնահատելու կոգնիտիվ դեֆիցիտի արտահայտվածության աստիճանը, ինչը սակայն հետմահու դատահոգեբուժական փորձաքննությունների ժամանակ կիրառելի չէ։ Հիմնավորվել է, որ հետմահու դատահոգեբուժակական փորձաքննություն նախաձեռնելուց խուսափելը չի հանդիսանում ինքնանպատակ, քանզի կյանքի ընթացքում բուժառույի հոգեկան վիճակի անմիջական հետազոտությունը և փորձարարահոգեբանական հետազոտությունների հնարավորությունները թույլ են տալիս հոգեբույժին կատեգորիկ եզրակացություն տալու: Բանալի բառեր. իրավունակություն, գործարքունակություն, նեյրոկոգնիտիվ խանգարումներ, սահմանափակ գործունակություն, հետմահու փորձաքննություն, կոգնիտիվ ոլորտ։
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".