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Enregistrement W4296185590 · doi:10.4000/osp.16489

De l’entrée à l’école à l’entrée dans l’âge adulte des personnes avec une déficience intellectuelle en France : quelle prise en charge possible ?

2022· article· fr· W4296185590 sur OpenAlexaff
Laure Ibernon, Federica Cilia

Notice bibliographique

RevueL’Orientation scolaire et professionnelle · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensRéseau National d'Expertise en Trouble du Spectre de l'Autisme
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la prise en charge des personnes avec une Déficience Intellectuelle (DI), une place centrale est accordée au diagnostic incluant une évaluation des compétences intellectuelles et adaptatives ainsi qu’à l’autodétermination. La présente étude vise à appréhender la prise en charge des personnes avec une DI de leur entrée en milieu scolaire jusqu’à la fin de leur scolarité et leur intégration en milieu professionnel. Pour cela, nous présentons une analyse des résultats obtenus à un questionnaire proposé aux familles de personnes avec une DI d’origine génétique (microdélétion 22q11, X Fragile, sclérose Tubéreuse de Bourneville, DI liée à l’X, syndrome d’Angelman) répartis en cinq groupes d’âges allant de la petite enfance à l’âge adulte.L’analyse des résultats révèle que les recommandations nationales et internationales, quant à la prise en charge de personnes avec une DI, ne sont pas suivies, et ce quel que soit l’âge. Les plaintes des familles concernent en particulier le manque d’information et de formation des personnels d’accompagnement ainsi qu’un manque de coordination entre les professionnels. Nous discutons d’une possible amélioration des formations des professionnels par la mise en place d’un livret médical partagé et d’un livret parcours de vie qui pourraient permettre d’adapter au mieux l’accompagnement des personnes avec DI tout en prenant en compte leur autodétermination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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