La scolarisation des enfants ayant un trouble du spectre de l'autisme par l'intermédiaire du Soutien au comportement positif
Bibliographic record
Abstract
Le Soutien au comportement positif (SCP) découle d’un courant d’intervention en Analyse appliquée du comportement (ABA) et met l’accent sur la prévention des problèmes de comportement par l’intermédiaire de la modification de l’environnement et de l’enseignement de comportements sociaux alternatifs aux problèmes de comportement. Il existe trois modèles de scolarisation pour les élèves présentant un trouble du spectre de l’autisme qui reposent sur le soutien au comportement positif et qui s’appuient sur des données probantes. Ces trois modèles sont?: le Learning Experiences and Alternative Program for Preschoolers and Their Parents, le Prevent-Teach-Reinforce, the school-based model of individualized Positive Behavior Support et le School-Wide Positive Behavior Support. Dans cet article, les composantes du SCP seront dans un premier temps présentées ainsi que des études ayant montré l’efficacité de ces composantes. Les trois modèles de scolarisation du SCP seront ensuite exposés, avec des données d’études portant sur l’évaluation de leur implantation et de leur efficacité à l’école. En conclusion, des perspectives concernant les recherches sur la scolarisation par l’intermédiaire du SCP seront détaillées.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".