Notice bibliographique
Résumé
I In nt te er rn na at ti io on na al l V Va ar ri ia at ti io on n i in n A AD DH HD D T Tr re ea at tm me en nt ts s Attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) has received wide international recognition as a chronic neurodevelopmental disorder leading to high levels of impairment.Cross-national variation in ADHD prevalence is now thought to be attributable to methodological differences in case finding rather than to cultural or national-level factors.However, as this month's lead article documents, treatment procedures for ADHD vary widely both across and within nations, and economic, historical, and political forces and cultural values play key roles.Stephen P. Hinshaw, Ph.D., and coauthors summarize data from a survey that addressed ADHD treatment policies and procedures in nine nations: Australia, Brazil, Canada, China, Germany, Israel, the Netherlands, Norway, and the United Kingdom.Representatives of these countries met in Berkeley, California, in March 2010 to discuss the survey findings and to develop ways to provide optimal services in light of the wide variation in policies and practices (page 459).C Co oe er rc ci io on n i in n P Ps sy yc ch hi ia at tr ri ic c T Tr re ea at tm me en nt t
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,047 |
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 ».