Trouble Du Spectre De L’Autisme : Faits saillants de l’enquête canadienne sur la santé des enfants et des jeunes de 2019
Notice bibliographique
Résumé
plus des deux tiers (68,7 %) avaient un autre problème de santé de longue durée concomitant, les plus courants étant un trouble du déficit de l'attention ou un trouble du déficit de l'attention avec hyperactivité, un trouble ou des difficultés d'apprentissage et un trouble d'anxiété.• près des trois quarts (73,3 %) de ceux de 2 à 17 ans avaient des difficultés dans au moins un domaine fonctionnel, les plus courants étant la communication, l'acceptation du changement et l'aptitude à se faire des amis.• plus des trois quarts (78,1 %) de ceux qui fréquentaient l'école avaient des besoins particuliers. Précision sur le langage employéAu sein de la communauté de l'autisme, les préférences diffèrent quant à l'utilisation du langage axé sur la personne (« enfants et jeunes avec un TSA ») ou du langage axé sur l'identité (« enfants et jeunes autistes »).Ce rapport utilise le langage axé sur la personne (« enfants et jeunes avec un TSA »).
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 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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».