Laying the Foundation for Policy: Measuring Local Prevalence for Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
WHY IS THIS AN IMPORTANT ISSUE?Autism Spectrum Disorder (ASD)1 is the most common neurological condition diagnosed in children in Canada. Estimates of prevalence are reported as national numbers but may not reflect local numbers and consequently local needs. Local and provincial ASD prevalence estimates can be used by policy makers to inform local service delivery, resource allocation and future planning.WHAT DOES THE RESEARCH TELL US?ASD prevalence is on the rise Estimates of ASD prevalence in Canada have risen dramatically over the past several decades.2 The reason for the dramatic rise is uncertain and may be a result of a combination of a true rise in incidence, changing diagnostic criteria and increased awareness.3 It has been speculated that Alberta may have higher numbers of persons with ASD due to family in-migration to utilize higher levels of funding for ASD supports compared to other provinces.4 Prior to this study, there were no prevalence estimates for Alberta to assess this theory. A better understanding of Alberta ASD prevalence is critical as these estimates assist policy-makers, clinicians and educators in planning for school supports, adult day programs, employment programs, housing options and other programs essential to enhancing quality of life for individuals living with ASD and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».