Protocolo de avaliação da amusia - exemplo português
Bibliographic record
Abstract
"A amusia é uma disfunção que compromete o processamento musical. Parte desse processamento é feito a nível do cortéx auditivo primário. O estudo dessa afecção permite-nos avaliar também as vias auditivas centrais. Objetivo: Explorar os testes de avaliação diagnóstica da amusia. Método:Os autores propõem um protocolo de avaliação para doentes com suspeita de amusia (após lesão cerebral ou por queixas de má percepção musical), paralelamente com a avaliação do processamento auditivo central, já implementada no serviço. A base dos testes de avaliação assenta na Montreal Battery of Evaluation of Amusia. Desta ampla bateria de testes, foram selecionados alguns dos exemplos musicais para avaliação de diferentes vertentes da área musical, nomeadamente memória e percepção musical, capacidade de reconhecimento e discriminação musical. Em termos de me-mória, foi criado um teste de avaliação da memória tardia, adaptado à cultura portuguesa. Estudo prospectivo. Resultados e Conclusões: Embora ainda em fase experimental e com possibilidades de ajustes na avaliação realizada, considera-se que esta avaliação, aliada ao estudo do processa-mento auditivo central, permitirá compreender algumas lesões e disfunções centrais, congênitas ou adquiridas, que limitam a percepção auditiva."
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 | 0.008 | 0.009 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.009 |
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".