Diagnostic de Trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) : pistes de réflexion au sujet des inégalités de prévalence entre établissements scolaires
Bibliographic record
Abstract
Peu d’études se sont intéressées au diagnostic de Trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) en tant qu’inégalité pouvant être créée par l’école. Pourtant, l’importance du milieu scolaire et des enseignants dans l’identification et l’étiquetage des élèves sous la catégorie TDAH est certaine (Brancaccio, 2000 ; Hinshaw et Scheffler, 2014), bien que peu étudiée (Conrad et Singh, 2018). Une manière de comprendre et d’éventuellement réduire les faux-diagnostics de TDAH est d’étudier le contexte scolaire, d’où semblent émerger des variations de catégorisation entre les établissements et les enseignants (Fabiano et al ., 2013). À partir d’une perspective sociologique, combinée au courant de recherche sur l’effet-établissement, l’objectif du présent article est de proposer des pistes de réflexion concernant la distribution inégale du TDAH et de sa médication entre établissements scolaires.
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 | 0.015 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".