CCN 2026 | Computational Psychiatry & Development (CT)

Valeur des informations & solidité de l’argumentation

La valeur des informations est élevée : chaque présentation s’appuie sur des données expérimentales originales et des modèles computationnels sophistiqués. L’argumentation est solide, avec des hypothèses claires, des méthodes adaptées et des résultats interprétés avec prudence. Par exemple, Kailin Zhu justifie l’utilisation de mesures de microstructure par une amélioration significative de l’ajustement du modèle, et valide ses résultats par des analyses de permutation. Camilla van Geen formalise deux mécanismes distincts de peur persistante et les relie à des différences développementales, avec un modèle bayésien. Chun-Hui Li utilise une grande cohorte et une décomposition tensorielle pour révéler des trajectoires développementales non uniformes. Les présentations sont concises mais riches en contenu, et les limites sont parfois évoquées (taille d’échantillon, nécessité de réplication).

Rigueur scientifique, qualité des sources, adéquation du titre

La rigueur scientifique est globalement bonne : les méthodes sont décrites avec suffisamment de détails pour être comprises, et les résultats sont présentés avec des mesures de performance et des tests statistiques. Les sources ne sont pas systématiquement citées dans les présentations, mais un lien vers le site de la conférence est fourni dans la description, permettant d’accéder aux résumés et éventuellement aux références. Le titre de la vidéo est adéquat : il s’agit bien d’une session de présentations orales sur la psychiatrie computationnelle et le développement. Aucune publicité n’est présente dans la vidéo. Les commentaires ne sont pas fournis, donc aucune analyse des tendances du public n’est possible.

Le titre reflète bien le contenu : une session de présentations orales consacrées à la psychiatrie computationnelle et au développement.

8/10

Les présentations s'appuient sur des méthodes computationnelles rigoureuses (modèles de type Wong-Wang, inférence de causes latentes, décomposition tensorielle) et des données expérimentales. Les résultats sont présentés avec des précautions statistiques (shuffling, analyses de sparsité). Toutefois, les études sont prépubliées ou en cours, et les détails méthodologiques complets ne sont pas fournis dans les présentations.

Repères établis par PSI à partir de la transcription : le créateur n'a pas défini de chapitres.

• 00:00Introduction de la session par Daria, puis début de la première présentation sur la schizophrénie.
• 01:00Kailin Zhu présente l'hypothèse du déséquilibre excitation-inhibition dans la schizophrénie.
• 03:00Explication du modèle de cerveau entier (TVB) et de l'ajustement des paramètres.
• 05:00Résultats : les mesures ADC et GFA améliorent l'ajustement du modèle par rapport au nombre/densité de fibres.
• 07:00Analyses de permutation et de sparsité, et visualisation des différences régionales.
• 09:00Classification diagnostique avec les paramètres du modèle, précision d'environ 0,7.
• 11:00Conclusion de la première présentation et transition vers Camilla van Geen.
• 12:00Camilla van Geen introduit le problème de la peur persistante et le modèle d'inférence de causes latentes.
• 15:00Description du paradigme de conditionnement de la peur et des deux mécanismes (généralisation vs maintien sélectif).
• 18:00Résultats développementaux : les enfants généralisent plus, les adultes maintiennent sélectivement.
• 20:00Conclusion de Camilla van Geen et transition vers Chun-Hui Li.
• 21:00Chun-Hui Li présente l'étude EEG sur le développement des représentations visuelles.
• 24:00Résultats : les représentations deviennent plus fortes, plus précoces et plus stables avec l'âge.
• 27:00Décomposition tensorielle révélant deux trajectoires développementales distinctes.
• 29:00Conclusion de Chun-Hui Li et début de la présentation de Thibaut Chataing.
• 30:00Thibaut Chataing présente la modélisation auto-supervisée des primitives sociales.
• 33:00Domenic Bersch présente les modèles de vision et le développement des représentations.
• 36:00Elizabeth Jiwon Im présente l'étude d'eye-tracking mobile en environnement naturel.
• 39:00Fin de la session et remerciements.

• CCN 2026 - Contributed Talk Session — Page officielle de la session de présentations orales, fournissant les résumés des travaux présentés.

• CCN 2026 - Contributed Talk Session — Page officielle de la session, confirmant les titres et auteurs des présentations.