Report of the Consensus Conference on the Diagnosis of Auditory Processing Disorders in School-Aged Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND A group of 14 senior scientists and clinicians met at the Callier Center in Dallas over the 2–day period, April 27–28, 2000, in an attempt to reach a consensus on the problem of diagnosing auditory processing disorders in school-aged children. The conference was organized by James Jerger and Frank Musiek. The following individuals participated: Sharon Abel, PhD, University of Toronto, Toronto, ON Jane Baran, PhD, University of Massachusetts, Amherst, MA Anthony Cacace, PhD, Albany Medical College, Albany, NY Gail Chermak, PhD ‡, Washington State University, Pullman, WA Susan Dalebout, PhD, University of Virginia, Charlottesville,VA Jay Hall III, PhD, University of Florida, Gainesville, FL Linda Hood, PhD, Louisiana State University Medical Center, New Orleans, LA Lisa Hunter, PhD, University of Minnesota, Minneapolis, MN James Jerger, PhD, University of Texas at Dallas, Dallas, TX Susan Jerger, PhD, University of Texas at Dallas, Dallas, TX Robert Keith, PhD, University of Cincinnati, Cincinnati, OH Frank Musiek, PhD, Dartmouth-Hitchcock Medical Center, Hanover, NH Ross Roeser, PhD, University of Texas at Dallas, Dallas, TX Christine Sloan, PhD, Annapolis Valley Regional School Board Berwick, NS Meeting both as separate groups and in plenary session, the conferees reached the consensus summarized below.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,164 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».