Profils de développement dans le Trouble du Spectre de l’Autisme (TSA), avec ou sans déficience intellectuelle sévère. Implications pour l’évaluation et l’intervention
Bibliographic record
Abstract
Le développement cognitif et socio-émotionnel est particulièrement altéré chez les enfants avec trouble du spectre de l’autisme (TSA) qui ont un très faible niveau de développement (entre 4 mois et 24 mois). La question est de savoir si cette altération développementale est identique selon l’âge de l’enfant et son degré de retard ou de déficience intellectuelle. L’étude porte sur 69 enfants issus de 7 pays (9 filles et 60 garçons) répartis en deux groupes d’âge réel, avec soit un retard léger, soit une déficience intellectuelle sévère (Groupe 1 : N = 39 ; 1 an 7 mois-3 ans et QD moyen 60 = ; et Groupe 2 : N = 30 ; 8 ans-14 ans et QD moyen = 15). Le développement est évalué à l’aide de la Batterie d’évaluation cognitive et socio-émotionnelle (BECS). Si on ne note aucune différence significative entre les niveaux de développement global, cognitif et socio-émotionnel des deux groupes, les plus jeunes enfants avec TSA présentent une plus grande hétérogénéité socio-émotionnelle. Par ailleurs, il existe des différences pour les domaines « relation affective » et « interaction sociale » (les niveaux sont plus élevés chez les enfants les plus jeunes) et « image de soi » et « imitation gestuelle » (les niveaux sont plus élevés chez les enfants les plus âgés). Les implications pour les pratiques d’évaluation et d’intervention en fonction de l’âge et du degré de retard de l’enfant sont abordées.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".