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Enregistrement W2610437078 · doi:10.7202/1039268ar

TDAH et interventions scolaires efficaces : fondements et principes d’un programme de consultation individuelle

2017· article· fr· W2610437078 sur OpenAlexaffvenue
Marie‐France Nadeau, Sylvie Normandeau, Line Massé

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’ampleur des manifestations et des conséquences associées au trouble déficitaire de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) à l’école appelle à des interventions favorisant l’adaptation scolaire de l’enfant qui en est atteint. Au-delà de la médication, les interventions prenant place à l’intérieur de la classe sont reconnues pour améliorer le fonctionnement scolaire de l’enfant. Bien que l’enseignant de la classe ordinaire soit privilégié pour intervenir auprès des enfants ayant un TDAH, il rapporte être peu informé à leur sujet et se dit peu enclin à planifier et à mettre en oeuvre de façon cohérente les pratiques probantes pour les aider. Des études relèvent le besoin de mettre en place des moyens favorables au transfert des pratiques probantes à la réalité de la classe ordinaire. Cet article s’inscrit dans une démarche de développement et d’évaluation empirique d’un programme de consultation individuelle (PCI) visant à soutenir l’enseignant dans le processus d’inclusion scolaire des enfants ayant un TDAH au primaire (Nadeau, Normandeau et Massé, 2012). L’objectif du présent article est de décrire le rationnel et les fondements sous-jacents au PCI, en établissant d’abord un bref état des connaissances sur le TDAH et en détaillant la méthodologie et les principes retenus pour élaborer le PCI et guider sa mise en oeuvre. Suivra une réflexion sur les bénéfices et les limites du PCI en vue d’orienter les pistes à envisager pour une inclusion scolaire réussie.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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