Adaptation franco-québécoise, étude psychométrique et données normatives de la Mini Social cognition & Emotional Assessment (mini-SEA)
Bibliographic record
Abstract
La cognition sociale englobe les processus cognitifs nécessaires aux relations avec autrui et regroupe un ensemble de fonctions permettant aux gens de percevoir et de comprendre les différentes interactions qu'ils ont avec les autres, dont la reconnaissance et l'identification d'émotions et l'habileté à déduire les états d'esprit d'autrui (la théorie de l'esprit [ToM]). En vieillissant, des changements plutôt légers s'opèrent graduellement sur le plan de la cognition sociale, mais celle-ci peut être significativement altérée par des conditions pathologiques liées au vieillissement. Cela inclut la variante comportementale de la démence fronto-temporale (vcDFT), mais également pour la maladie d'Alzheimer (MA) et son stade prodromique probable, le trouble cognitif léger (TCL). En neuropsychologie, il peut être pertinent d'évaluer la cognition sociale afin de mieux cerner le profil de forces et de faiblesses du patient et de fournir des recommandations appropriées. Pour ce faire, il est crucial d'avoir de bons instruments de mesure qui vont objectiver adéquatement cette fonction. Le présent mémoire doctoral s'intéresse ainsi à l'adaptation franco-québécoise de la mini Social cognition & Emotional Assessment (mini-SEA), évaluant la ToM et la reconnaissance d'émotions faciales. Plus précisément, ce projet vise à recueillir certaines données psychométriques et à produire des données normatives adaptées à la population franco-québécoise qui permettront une bonne interprétation des scores de la mini-SEA. Selon les résultats obtenus, la mini-SEA a un certain pouvoir discriminatif entre les personnes cognitivement saines et celles avec un TCL ou la MA, en plus d'être une mesure qui demeure relativement stable avec le passage du temps. Enfin, certaines variables sociodémographiques peuvent influencer les résultats à la mini-SEA et les normes proposées tiennent compte de celles-ci. Ce mémoire doctoral souligne également quelques considérations culturelles dans l'utilisation de cette adaptation de la mini-SEA et ses normes, et aborde des enjeux pratiques liés à l'évaluation de la cognition sociale.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".