MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401183893 · doi:10.54254/2753-7048/58/20241684

Early Interventions on Children with ASD: A Comprehensive Review

2024· review· en· W4401183893 sur OpenAlexaff
Haoming Zhou

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAutism spectrum disorderIntervention (counseling)Nature versus nurturePsychologyDevelopmental psychologyMaturity (psychological)AutismTest (biology)Perspective (graphical)Quality (philosophy)Clinical psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study delves into the developmental outcomes and quality of life perspective in children with autism spectrum disorder (ASD) following early therapies. The study aims to unveil the efficacy of early interventions that target the myriad issues composing ASD through an exhaustive review of literature coupled with data analysis. It is identified that interventions have the capacity to mitigate basic impairments and nurture adaptive behavior: thus, fostering social interaction and communication, which are critical skills. In this study, the researcher establishes a framework for exploration based on various ethical considerations surrounding the issue and factors like technology and treatment methods that can enhance intervention effectiveness. They play a role not only in helping ASD children but also in their families, contributing towards positive outcomes for all involved parties. Interestingly enough, age along with hours spent studying show a significant correlation with test results — underlining the importance of academic engagement alongside developmental maturity indicated by these variables. In a related regression analysis: age and hours studied demonstrate positive relationships with test scores which in turn suggests that early interventions might lead to improvements in academic performance; an aspect worth consideration when devising intervention programs further down the line.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,358 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLecture Notes in Education Psychology and Public MediaMême sujetFamily and Disability Support ResearchTravaux en français237 207