Lesão de hemisfério direito : processamento comunicativo em adultos avaliados pela versão brasileira do Protocole MEC – Bateria MAC
Bibliographic record
Abstract
Os indivíduos com lesão vascular de hemisfério direito podem apresentar distúrbios discursivos, pragmáticos, léxico-semânticos e/ou prosódicos. Objetivo: Verifi car o efeito da lesão de hemisfério direito no processamento comunicativo avaliado pela versão Brasileira do Protocole Montréal d’Évaluation de la Communication – Bateria Montreal de Avaliação da Comunicação, Bateria MAC (em português). Métodos: Participaram do estudo um grupo clínico, com 29 adultos lesados de hemisfério direito, e um grupo controle, com 58 adultos sem lesão neurológica. Foram administrados um questionário de dados socioculturais e aspectos da saúde e a Bateria MAC. Resultados: Houve diferenças signifi cativas entre os grupos clínico e controle nas tarefas da Bateria MAC discurso conversacional, evocação lexical livre, com critério ortográfi co e semântico, prosódia lingüística repetição, prosódia emocional compreensão, repetição e produção. Além disso, o grupo clínico mostrou-se menos homogêneo do que o controle. Conclusões: Identifi cou-se o efeito da lesão de hemisfério direito em três processamentos comunicativos: discursivo, léxico-semântico e prosódico e, indiretamente, no processamento pragmático.
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 | 0.045 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".