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Enregistrement W3157922981 · doi:10.1017/s0954579420002011

The science of humanity and the humanity of science: Perspectives on Ed Zigler's contributions to developmental psychopathology and the study of all children

2021· article· en· W3157922981 sur OpenAlexaff
Jacob A. Burack, David W. Evans, Jenilee‐Sarah Napoleon, Vanessa K. Weva, Natalie Russo, Grace Iarocci

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanityPsychologyReductionismNarrativeSociologyEpistemologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present this article as a testament to Ed Zigler's commitment to science in the service of humanity and to policy based on conceptually compelling theory and methodologically rigorous science. In doing so, we highlight ways that Ed's universal and inclusive developmental world view, early training as a behaviorist, exacting scientific standards, concern for others, and appreciation of his own roots and upbringing all transformed the way that many different groups of people of all ages and backgrounds are studied, viewed, and intervened with by researchers, policy makers, and society at large. Ed's narrative of development rather than defect, universality rather than difference, and holistic rather than reductionist continues to compel us in the quest for a kinder, more inclusive, and enabling society. Conversely, Ed's behaviorist training as a graduate student also influenced him throughout his career and was essential to his career-long commitment to systemic action in the service of improving the lives of others. We cite the lessons that we, as his descendants, learned from Ed and apply them to our own areas of research with populations that Ed did not study, but had considerable interest in - persons with autism spectrum disorder and Indigenous youth.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,016
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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