Artículo relevante para el desarrollo de la especialidad
Bibliographic record
Abstract
El siglo XXI está siendo testigo de un cambio radical en nuestra manera de pensar acerca de la “discapacidad”. En ninguna otra parte, estos cambios son más evidentes que en el campo de la discapacidad infantil, donde los conceptos tradicionales biomédicos están siendo incorporados en –pero expandidos considerablemente por– nuevas maneras de formular ideas acerca de los niños, del desarrollo infantil, de las fuerzas socio-ecológicas en las vidas de los niños con condiciones crónicas y sus familias, y de los “puntos de partida” en los profesionales, para ser útiles.En este artículo, hemos tratado de compactar una serie de ideas, cimentadas en la Clasificación Internacional de Funcionalidad, Discapacidad y Salud (la CIF) de la Organización Mundial de la Salud, en series de lo que hemos llamado “palabras F” en neurodiscapacidad del niño (‘F-words’ in child neurodisability en ingles)– función (function), familia (family), forma física (fitness), felicidad (fun), fraternidad (friends) y futuro (future). Esperamos que ésta sea una manera atractiva para que las personas incorporen estos conceptos en todos los aspectos de servicio clínico, investigación y defensa de los derechos relacionados con los niños con discapacidad y sus familias.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".