Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: avaliar o desenvolvimento motor de bebês de 0 a 18 meses de idade e a representatividade dos critérios motores na avaliação infantil propostos na Alberta Infant Motor Scale (AIMS). MÉTODO: estudo transversal e observacional, no qual participaram 561 crianças avaliadas com a AIMS, com idade entre 0 e 18 meses, provenientes de Creches, Escolas de Educação Infantil, Unidades Básicas de Saúde e Entidades da Região Sul-Rio-Grandense. RESULTADOS: o desenvolvimento motor de 63,5% foi considerado normal para idade e 36,5% apresentaram atrasos ou suspeita de risco, sendo que os bebês com idade entre 3 e 12 meses foram os que demonstraram pior desempenho. Foi observado uma inferioridade nos comportamentos motores referentes as posturas prono e em pé e uma maior sensibilidade da AIMS na análise dos comportamentos motores no 1º ano de vida, sendo poucos os ítens para diferenciar crianças com desenvolvimento a partir de 12 meses. CONCLUSÕES: observou-se sequência progressiva do aparecimento de habilidades motoras nas posturas avaliadas, embora algumas crianças com desenvolvimento motor inferior ao esperado para idade. A escala apresenta um desequilíbrio, ou seja, uma descontinuidade na intensidade dos níveis de dificuldade, nas diferentes idades. Sugere-se que os fatores idade, controle postural e instrumento de avaliação influenciaram no desenvolvimento motor das crianças.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".