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Record W2787943018 · doi:10.7202/1061798ar

Application du renforcement non contingent pour réduire les comportements problématiques chez les personnes ayant un trouble du spectre de l’autisme

2019· article· fr· W2787943018 on OpenAlexaffvenue
Marc J. Lanovaz

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicAutism Spectrum Disorder Research
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le renforcement non contingent (RNC) est une intervention basée sur des données probantes pour réduire les comportements problématiques chez les personnes ayant un trouble du spectre de l’autisme (TSA). L’intervention implique de donner à ces personnes quelque chose qu’elles préfèrent, généralement le renforçateur qui maintient le comportement problématique, sur une base régulière ou continue. L’article a un but pédagogique : décrire et discuter des facteurs à considérer lors de l’application du RNC auprès de personnes ayant un TSA. L’importance d’effectuer une évaluation fonctionnelle avant d’intervenir est expliquée en précisant les différentes catégories de renforçateurs qui maintiennent les comportements problématiques. Ensuite, l’identification des stimuli préférés est décrite au cas où le renforçateur qui maintient le comportement problématique ne puisse pas être utilisé dans le cadre du RNC. Par la suite, deux différentes procédures sont présentées pour la mise en place de l’intervention. Un exemple clinique fictif illustre l’utilisation du RNC avec un jeune enfant ayant un TSA, qui émet un comportement problématique (crier) lors de rencontres à la maison entre sa mère et une professionnelle. Enfin, les avantages et les désavantages de l’intervention ainsi que des suggestions éventuelles de recherche sont discutés dans le but de promouvoir une application optimale du RNC auprès des personnes ayant un TSA.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.219
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
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