Updates to the Autism Intervention Research Network on Physical Health (AIR-P) Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Autistic individuals, now representing one in 36 individuals in the U.S., experience disproportionate physical health challenges relative to non-autistic individuals. The Health Resources and Services Administration's (HRSA) Autism Intervention Research Network on Physical Health (AIR-P) is an interdisciplinary, multi-center Research Network that aims to increase the health, well-being, and quality of life of autistic individuals. The current paper builds on the initial AIR-P Research Agenda (proposed in Year 1) and provides an updated vision for the Network. METHODS: Updates to the Research Agenda were made via the administration of a Qualtrics survey, and disseminated widely to all AIR-P entities, including the Research Node Leaders, Steering Committee, Autistic Researcher Review Board, and collaborating academic and non-academic entities. Network members were tasked with evaluating the Year 1 Research Agenda and proposing additional priorities. RESULTS: Within each Research Node, all Year 1 priorities were endorsed as continued priorities for research on autism and physical health. Specific topics, including co-occurring conditions and self-determination, advocacy, and decision-making, were particularly endorsed. Opportunities for exploratory studies and intervention research were identified across Research Nodes. Qualitative responses providing feedback on additional research priorities were collected. CONCLUSION: The updated AIR-P Research Agenda represents an important step toward enacting large-scale health promotion efforts for autistic individuals across the lifespan. This updated agenda builds on efforts to catalyze autism research in historically underrepresented topic areas while adopting a neurodiversity-oriented approach to health promotion.
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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 | 0,280 | 0,328 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,011 |
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 ».