Les apports combinés de l’enseignement par essais distincts et des stratégies « naturalistes » en intervention précoce auprès des enfants ayant un trouble dans le spectre de l’autisme
Bibliographic record
Abstract
Chez les enfants ayant un trouble du spectre de l’autisme (TSA), l’intervention comportementale intensive (ICI), qui repose sur l’analyse appliquée du comportement (AAC), est retenue par la communauté scientifique et par le ministère de la Santé et des Services sociaux (MSSS) comme le programme d’intervention qui doit être privilégié compte tenu des données fournies par la littérature scientifique. Dans le cadre de l’ICI, les intervenants doivent faire des choix parmi différentes stratégies d’intervention qui seront appliquées en fonction des besoins et des particularités de l’enfant. À cet effet, nous proposons une réflexion en regard de stratégies se situant sur un continuum allant d’une intervention très contrôlée dans un local dédié exclusivement à l’ICI à une intervention plus “naturaliste”. Cette réflexion sera alimentée par des résultats préliminaires d’une étude portant sur les comportements sociaux d’enfants ayant un TSA. Une description des projets de recherche développés par les auteurs est finalement présentée.
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 | 0.018 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".