Notice bibliographique
Résumé
Introduction. 1. The epidemiology of pervasive developmental disorders, Eric Fombonne, Canada. 2. Early manifestation of autistic disorder during the first two years of life, Juan Martos Perez, Pedro M. Gonzalez, Maria Llorente and Carmen Nieto, Spain. 3. Early assessment in autism, Catherine Lord, USA. 4. Implicit learning impairments in autism: Implications for diagnosis and treatment, Laura Klinger, Mark Klinger and Patricia Pohling, USA. 5. Joint attention and autism: Theory, assessment and neurodevelopment, Peter Mundy and Danielle Thorp, USA. 6. On being moved in thought and feeling: An approach to autism, Peter Hobson, UK. 7. Systemising and empathising in autism, Sally Wheelwright, UK. 8. Executive functions in autism: Theory and practice, Sally Ozonoff, USA. 9. Relationship between language and development in autistic spectrum disorders, Isabelle Rapin, USA. 10. Developmental and behavioural profiles of children with autism and Asperger Syndrome, Susan Leekam, UK. 11. Neuro-anatomical observations of the brain in autism, Margaret Bauman and Thomas L. Kemper, USA. 12. Cortical circuit abnormalities (minicolumns) in the brains of autistic patients, Manuel F. Casanova, USA. 13. Genetic research into autistic disorder, Angel Diez Cuervo, Spain. 14. Parents and professionals. Collaboration! Collaboration? Hilde De Clerk and Theo Peeters, Belgium. References. Subject index. Author index.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,010 |
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 ».