Notice bibliographique
Résumé
Longtemps ignoree en France, l’hyperactivite fait maintenant l’objet de nombreux articles et emissions. Passe de « l’enfant mal eleve qui ne tient pas en place » au statut de veritable trouble, le TDA/H (Trouble du deficit de l’attention/hyperactivite-impulsivite) reste pourtant associe a de nombreuses idees recues : « L’hyperactivite est une mode qui vient des Etats-Unis », « C’est le resultat d’une education laxiste », « L’enfant hyperactif est incapable de se concentrer », « La Ritaline® est une drogue qui entraine des effets irreversibles », etc.Face aux difficultes des enfants et, souvent, au desarroi des parents, il est essentiel de poser un regard objectif, debarrasse des jugements hâtifs. C’est ce a quoi s’attachent Eric Acquaviva et Claudie Duhamel, en s’appuyant sur leur experience de praticiens, en detaillant et en illustrant de cas vecus les mecanismes et les enjeux de l’hyperactivite, ainsi que les moyens actuels pour la traiter. Eric Acquaviva est ancien interne et assistant-Chef de Clinique des Hopitaux de Paris en psychiatrie de l’enfant et de l’adolescent. Il exerce a l’hopital Robert Debre.Claudie Duhamel est docteure en psychologie, diplomee de l’universite du Quebec a Montreal (UQAM).
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».