Avaliação do desenvolvimento motor de lactentes dependentes de servidores em instituição de ensino superior no Amazonas
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O desenvolvimento motor (DM) é um processo sequencial e contínuo de mudanças no comportamento humano que estão relacionados à idade. O DM do lactente é marcado por importante interação com o meio, sendo vulnerável aos riscos físicos e socioambientais, quando existentes. A Alberta Infant Motor Scale (AIMS) é um instrumento de avaliação infantil que tem como objetivo principal analisar o DM de lactentes.Objetivo: Correlacionar o perfil motor de crianças de 0 a 18 meses de idade, dependentes de servidores da Universidade Federal do Amazonas – UFAM, com os principais fatores de risco relacionados à atrasos no DM.Método: Estudo observacional transversal, em que lactentes foram avaliados utilizando questionários de variáveis clínicas, socioeconômicas, ambientais e aplicação da AIMS.Resultados: Foi constatado que 80% da amostra apresentou adequado DM, relacionado aos positivos fatores socioeconômicos e ambientais. Apenas dois lactentes apresentaram alterações no desenvolvimento, relacionadas a posição viciosa do W-sitting.Conclusão: Nos dependentes de servidores da UFAM não foi observada a presença de fatores de risco tradicionais associados ao DM. Contudo, a permanência do “W-sitting” apresentou-se como um potencial fator de risco para o atraso no DM, já que crianças apresentando tal padrão demonstraram alteração no DM, mesmo sem outros fatores associados.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.002 | 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".