Les chaussures pour enfants – résumé
Bibliographic record
Abstract
On choisit des chaussures pour protéger les pieds, en corriger la posture et pour des impératifs de mode. Les conseils divergent au sujet du bon choix de chaussures pour enfants, ce qui déroute souvent les parents. Il est courant d'utiliser des chaussures pour corriger une « malformation » du pied ou de la jambe chez des enfants autrement en santé, mais les preuves de l'efficacité de cette pratique sont limitées. Dans le présent point de pratique, on analyse les données probantes étayant le port de chaussures correctrices chez des enfants autrement en santé. Les auteurs ont recensé les articles publiés sur les chaussures pertinentes dans MEDLINE (1980 à 2007) et la base de données Cochrane. Ils ont relevé des opinions d'experts reconnus et écoutés dans des sites Web, y compris ceux de la Société canadienne de pédiatrie, de l'American Academy of Pediatrics et de Santé Canada. Ils ont trouvé un nombre limité d'articles pertinents, dont quelques études probantes seulement. Étant donné le peu de données probantes de qualité, les recommandations du présent document de principes dépendent en grande partie d'opinions d'experts.
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 | 0.004 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
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".