Canevas pour évaluer et stimuler des compétences socio-émotionnelles d’enfants ayant une déficience intellectuelle, avec autisme ou trouble de comportement
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose l’intégration de plusieurs axes d’évaluation et d’intervention ciblant les compétences socio-émotionnelles chez des enfants et adolescents à développement atypique, sur base d’un récent modèle heuristique du fonctionnement social de Yeates et al. (2007), inspiré des travaux menés en neuroscience sociale et en psychologie du développement. Il crée des articulations entre trois niveaux de fonctionnement social d’enfants et d’adolescents atypiques : en l’occurrence, le traitement de l’information sociale (Théorie de l’Esprit, traitement socio-perceptif, connaissances sociales), les interactions sociales (avec pairs et adultes), l’adaptation sociale et la qualité des relations. Pour chaque niveau spécifique, cet article propose des types d’instruments d’évaluation et des indications utiles pour soutenir leurs compétences ou pour limiter leurs déficits particuliers.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".