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Record W2944115846 · doi:10.15353/cjo.80.265

Association canadienne des optométristes/Société canadienne d’ophtalmologie ´Énoncé de position conjoint

2018· article· fr· W2944115846 on OpenAlexvenueaboutno aff

Bibliographic record

VenueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La prévalence de symptômes oculaires liés aux écrans électroniques est estimée à 50 à 90 % chez les utilisateurs adultes d’écrans électroniques. ´Étant donné l’insuffisance de la littérature scientifique sur le sujet, les chiffres correspondant à la prévalence chez l’enfant ne sont pas connus. On sait néanmoins que l’utilisation des écrans électroniques est aujourd’hui plus courante chez les enfants (à la maison comme à l’école), qu’elle commence plus tôt et s’effectue sur de plus longues durées. Les constatations sur la prévalence des symptômes liés aux écrans électroniques chez l’adulte et les lignes directrices correspondantes ne peuvent s’appliquer automatiquement aux enfants. En effet, les systèmes oculaire et physique de l’enfant diffèrent de ceux de l’adulte et sont en cours de développement. De plus, les enfants utilisent les écrans différemment et pour des tâches diverses. La présente question de principe examine la littérature disponible sur les symptômes oculaires et visuels liés à l’utilisation d’écrans électroniques chez l’enfant et propose des recommandations fondées sur des données probantes pour une utilisation sans risque. Le présent énoncé ne tient pas compte des répercussions du temps passé devant un écran sur les étapes du développement cognitif et autre de l’enfant.

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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.095
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0100.005
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.316 · 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
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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