Les troubles du comportement chez les jeunes enfants ayant une déficience intellectuelle ou un trouble du spectre de l’autisme : les défis associés à la recherche et les besoins perçus par les intervenants
Bibliographic record
Abstract
L’intervention précoce et l’intervention auprès des personnes présentant un trouble du comportement (TC) ou trouble grave du comportement (TGC) sont deux priorités dans le domaine de la déficience intellectuelle et des troubles du spectre de l’autisme. Cependant, elles sont actuellement traitées de façon indépendante dans la pratique et en recherche. Dans le cadre de cet article, certains défis, reliés à l’étude des TC/TGC en petite enfance, sont discutés. Différents impacts reliés à la présence de TC/TGC chez l’enfant et sa famille sont ensuite exposés. Les résultats préliminaires d’une étude visant à recenser les besoins perçus par les intervenants, professionnels et gestionnaires des centres de réadaptation en déficience intellectuelle et troubles envahissants du développement (CRDITED) concernant l’évaluation, l’intervention et l’intégration des enfants ayant des TC/TGC sont également discutés. En conclusion, le programme de recherche qui suivra cette étude de besoins et qui vise à mettre en place différentes études permettant de répondre à ces besoins est présenté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".