Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine the reason for rapidly escalating diagnoses of autism. In 2018, the Centers for Disease Control (CDC) reported that 1 in 44 children were diagnosed with an autism spectrum disorder, for a prevalence rate of 2.27% of the population. In 2012, a review of global prevalence of autism found 62 cases per 10,000 people, for a prevalence rate of 0.62 percent. This apparent 266 percent increase in autism prevalence is in stark contrast to all other disorders listed in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5), for which there has been no increase in prevalence over this same six-year period. The increase in alleged autism prevalence from 0.62 to 2.27 percent is entirely due to the DSM-5 creation of a false and overly broad autism spectrum (ASD) catch-all category that includes conditions unrelated to autism. These figures suggest that 70% of those who have been given an ASD diagnosis may not be autistic. What the psychology professions urgently require is a causal based definition of autism, as recommended in this report. Autism is an inherent neurophysiological difference in how the brain processes information and is caused by a dysfunctional cingulate gyrus (CG), that part of the brain which focuses attention.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».