Étude exploratoire sur la rédaction et l’utilisation de scénarios sociauxMD par des mères d’enfants ayant un trouble du spectre de l’autisme
Bibliographic record
Abstract
Élaboré par Gray et Garand (1993), le scénario social™ est une méthode d’intervention utilisée auprès des enfants ayant un trouble du spectre de l’autisme (TSA). Cette courte histoire lue à ou par l’enfant lui apprend comment se comporter dans un contexte spécifique. Plusieurs recherches rapportent des résultats positifs associés aux scénarios sociaux. Toutefois, celles-ci se concentrent en milieu scolaire ou clinique et impliquent peu les parents. Cette étude exploratoire vise à appliquer un programme de formation concernant le scénario social à l’intention des parents d’enfants ayant un TSA. Quatre mères ont participé au programme de formation et ont réalisé un scénario social pour leur enfant. Les résultats montrent que les mères sont satisfaites de leur expérience et estiment avoir appris les étapes de rédaction et d’application du scénario social. Cet article décrit les modalités d’application du programme de formation concernant le scénario social, les perceptions des mères sur les effets de ce dernier et leurs recommandations quant à l’amélioration du programme.
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 | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".