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Enregistrement W3201916243 · doi:10.34019/1982-1247.2021.v15.29286

CBCL/6-18 e TRF/6-18: contribuições para o processo psicodiagnóstico

2021· article· pt· W3201916243 sur OpenAlexaff
Kaena Garcia Henz, Euclides José de Mendonça Filho, Andréia Mello de Almeida Schneider, Denise Ruschel Bandeira, Denise Balem Yates

Notice bibliographique

RevueRevista Psicologia em Pesquisa · 2021
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiquePsychology and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCBCLPsychologyHumanitiesDevelopmental psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alguns dos instrumentos mais utilizados em psicodiagnóstico de crianças/adolescentes são os questionários ASEBA. Os objetivos dessa pesquisa foram: verificar quais escalas discriminariam melhor três grupos (controle, diagnóstico neurodesenvolvimental e diagnóstico neurodesenvolvimental-emocional) e avaliar a predição diagnóstica das escalas a partir da análise discriminante. Participaram 58 crianças/adolescentes, com CBCL e TRF respondidos. As escalas que discriminaram controle e neurodesenvolvimental foram Escola e Retraimento/Depressão (CBCL) e as que discriminaram neurodesenvolvimental e neurodesenvolvimental-emocional foram Problemas Sociais (CBCL) e Tempo Cognitivo Lento (TRF). Os resultados apontaram bons valores de predição dos grupos a partir das escalas mencionadas, indicando ser uma ferramenta importante na formulação de hipóteses no psicodiagnóstico.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,010

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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