La sensibilité chez les mères présentant une déficience intellectuelle : recension des écrits
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, les chercheurs ont constaté une augmentation du nombre de personnes présentant une déficience intellectuelle qui sont devenues parents (McConnel, 2008; Pixa-Kettner, 2008). Peu d’études se sont intéressées à la sensibilité des mères présentant une déficience intellectuelle. Or la sensibilité maternelle est reconnue comme un facteur qui joue un rôle important pour la qualité de l’attachement mère-enfant (de Wolf & van Ijzendoorn, 1997) et le développement global de l’enfant (Aunos, Goupil, & Feldman, 2004). Une recension des écrits scientifiques a été réalisée sur la parentalité et la sensibilité des personnes présentant une déficience intellectuelle. Cet article a pour buts : 1) de mieux cerner le phénomène de la parentalité chez les personnes présentant une déficience intellectuelle; 2) de décrire les différents facteurs qui influencent la qualité de la relation parentale et particulièrement le rôle joué par la sensibilité maternelle pour cette population spécifique. La discussion porte sur les moyens à mettre en place en vue de soutenir les parents présentant une déficience intellectuelle et d’offrir à leurs enfants des conditions de développement optimales.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".