MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2346288959 · doi:10.4137/sart.s34543

Article Commentary: Becoming FASD Informed: Strengthening Practice and Programs Working with Women with FASD

2016· article· en· W2346288959 sur OpenAlexaff
Deborah Rutman

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Research and Treatment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationFetal Alcohol Spectrum DisorderPsychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicinePregnancyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing appreciation among health and social care providers, especially those working in community-based programs with women or young people with substance use problems and/or who have experienced violence, maltreatment, or trauma, that a high number of their program participants may have been prenatally exposed to alcohol or have fetal alcohol spectrum disorder (FASD). This article provides a conceptualization of the key components of an FASD-informed approach. Drawing on the emerging literature and the author's research identifying the support needs and promising approaches in working with women, young adults, and adults with FASD, as well as evaluations of FASD-related programs, the article discusses what an FASD-informed approach is, why it is centrally important in working with women, adults, and young people who may have FASD, underlying principles of an FASD-informed approach, and examples of FASD-informed adaptations to practice, programming, and the physical environment. In this discussion, the benefits of using an FASD-informed approach for service providers and women living with FASD and their families, as well as conceptualization of FASD-informed policy and systems are highlighted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0580,045
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSubstance Abuse Research and TreatmentMême sujetPrenatal Substance Exposure EffectsTravaux en français237 207