Le dépistage des comportements perturbateurs en première ligne chez les enfants d’âge préscolaire
Bibliographic record
Abstract
Chez les enfants d’âge préscolaire, les comportements perturbateurs sont d’importants\nfacteurs de risque et des éléments potentiels de troubles du neurodéveloppement et de la\nsanté mentale. Entre l’âge de deux et cinq ans, il est normal d’observer des comportements\ntransitoires comme un certain défaut de se conformer, des crises de colère et de\nl’agressivité. Cependant, il est important de dépister les comportements perturbateurs\nproblématiques, particulièrement lorsqu’ils s’accompagnent d’une atteinte fonctionnelle ou\nd’une détresse marquée, car une intervention précoce peut améliorer le pronostic. Le\nprésent document de principes décrit une démarche pour diagnostiquer rapidement ce type de\ncomportements grâce au dépistage clinique lors des examens de santé réguliers, suivis d’un\nexamen de la santé mentale qui inclut des mesures standardisées. Le praticien devrait\nenvisager une série de facteurs liés à l’environnement, au développement, à la famille et\nà la relation parent-enfant pour évaluer la signification clinique des comportements\nperturbateurs. Parmi les plans de prise en charge possibles, soulignons un suivi régulier\nconjugué à des conseils sur la santé et sur les habiletés parentales, l’orientation vers\nune formation sur les comportements destinée aux parents (une intervention fondamentale\nfondée sur des données probantes) et l’orientation des enfants d’âge préscolaire vers des\nsoins spécialisés lorsqu’ils présentent des comportements perturbateurs importants, qu’ils\nont des comorbidités touchant le déve loppement ou la santé mentale ou qu’ils ne répondent\npas aux interventions de première ligne.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".