Pour une approche diagnostique de l’autisme en République Démocratique du Congo
Notice bibliographique
Résumé
La présente recherche porte sur l’approche du diagnostic de l’autisme réalisé en milieu africain où, dans la majorité des communautés, les personnes autistes non seulement ne reçoivent pas ce diagnostic, mais certains sont par ailleurs assimilés au diagnostic social de la sorcellerie. L’étude consiste à évaluer une population de personnes qui présentent une déficience intellectuelle, une surdité, une maladie mentale ou un diagnostic social de la sorcellerie. L’objectif consiste à d’identifier, parmi elles, celles qui répondent non seulement aux critères de diagnostic des Troubles Envahissants de Développement (TED), mais aussi celles qui sont autistes. L’échelle d’évaluation des troubles Envahissants de développement et des autres troubles apparentés ( EATA ) a servi au dépistage des participants présentant un TED. Le CARS et l’ ADI-R ont permis d’identifier, parmi les participants présentant un TED, ceux qui sont autistes. Tous les participants autistes présentent également un diagnostic de déficience intellectuelle mesuré à l’aide du test de Bonhomme de Goodenough et de la Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC-R) . Les résultats confirment que l'autisme peut être identifié dans la population des enfants qui présentent des troubles de développement divers. Dans le contexte africain, les enfants autistes peuvent donc être identifiés parmi ceux qui sont considérés comme présentant de la sorcellerie.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».