The i-MEL fr: A digital tool for assessing all dimensions of communication in adults
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente le i-MEL fr (Protocole informatisé Montréal d'évaluation du langage, version francophone), une nouvelle batterie d'évaluation informatisée destinée aux orthophonistes francophones pour l'évaluation des troubles acquis de la communication chez l'adulte.Développé au Centre de recherche de l'Institut universitaire de gériatrie de Montréal, cet outil répond au besoin exprimé par les cliniciens de disposer d'une batterie actualisée, validée et normalisée.Le i-MEL fr se compose de 51 tâches réparties en 8 composantes, couvrant les dimensions traditionnelles du langage (e.g.: phonologie, syntaxe) et celles plus contemporaines permettant de décrire les habiletés communicationnelles (e.g.: pragmatique, discours).L'informatisation sur tablette (iPad) offre plusieurs avantages, notamment la standardisation de la présentation des stimuli, l'automatisation de certaines cotations et le calcul des temps de réponse.Une attention particulière a été portée au développement des stimuli visuels et auditifs, avec un contrôle rigoureux de leur validité.L'outil est conçu comme une boîte à outils flexible permettant au clinicien d'adapter son évaluation selon ses hypothèses diagnostiques.Cette publication détaille le construit de l'outil, sa structure, les avantages fournis par son informatisation ainsi que des données de validation et de normalisation, offrant ainsi aux cliniciens un aperçu complet de ce nouvel outil d'évaluation.
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 | 0.019 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.008 |
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".