O DESENVOLVIMENTO MOTOR DE MENORES ASSISTIDOS EM UMA ESCOLA INFANTIL DE URUGUAIANA: AVALIAÇÃO E INTERVENÇÃO COM CRIANÇAS DE 0 À 5 ANOS
Bibliographic record
Abstract
O acompanhamento do desenvolvimento infantil ate os seis anos de vida e de fundamental importância. Profissionais da saude, familia e comunidade sao responsaveis pela vigilância deste desenvolvimento. Na relacao entre biologia da crianca, ambiente e tarefa, a crianca pode ficar suscetivel a fatores adversos para a aquisicao do desenvolvimento tipico, visto a alteracao do seu ritmo (velocidade) de progressao. Assim, o objetivo geral desta acao foi conhecer o perfil do desenvolvimento motor dos menores matriculados em uma Escola de Educacao Infantil de Uruguaiana - RS e posteriormente avaliar o desenvolvimento motor e realizar atividades de potencializacao da aprendizagem motora destas criancas. Para coleta de dados utilizou-se a Escala Motora Infantil de Alberta (criancas 24 meses). Das 171 criancas avaliadas, 149 apresentaram normalidade para o desenvolvimento motor e 22 apresentaram situacoes de suspeita e atraso motor. As atividades de potencializacao da aprendizagem motora foram realizadas em todas as criancas. Os resultados da Escala de Desenvolvimento Motor analisados pela correlacao de Pearson demonstraram uma forte correlacao positiva estatisticamente significante (r=0,8738 e p<0,0001) entre as idades cronologicas e as idades motoras gerais das criancas maiores de 24 meses. Portanto, o perfil do desenvolvimento motor das criancas desta escola infantil e satisfatorio e apresenta tendencia a normalidade motora.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.002 | 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".