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Record W2989854937 · doi:10.51656/psycause.v9i2.20145

La détection des contingences chez les enfants âgés entre six et 18 mois

2019· article· fr· W2989854937 on OpenAlexaffvenue
Laura Fortin, Catherine St-Pierre, Élodie St-Pierre, Émilie Langlois, George M. Tarabulsy

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicInfant Development and Preterm Care
Canadian institutionsUniversité LavalCentre Jeunesse de Quebec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La détection des contingences (DC) est un aspect fondamental du traitement de l’information chez le nourrisson et est essentielle au décodage de son environnement. La présente étude examine les trajectoires de DC dans le cadre d’un devis longitudinal, ainsi que les variations dans cette compétence selon l’exposition au risque psychosocial. Cent trente dyades mère-enfant, comprenant 78 mères adolescentes définies comme étant à risque sur le plan psychosocial et 52 mères adultes définies comme étant à faible risque, sont recrutées au Québec. Ces enfants accomplissent à 6 et 10 mois la Tâche de détection des contingences avant un an et aux deux derniers temps de mesure la Tâche de détection des contingences à 15 et 18 mois. Les résultats suggèrent que la capacité de DC n’est pas stable à travers le temps. De plus, une trajectoire constante et une trajectoire linéaire émergent des résultats, mais aucun lien entre le niveau de risque psychosocial et les trajectoires d’apprentissage n’est révélé. La discussion propose des pistes d’explications pour interpréter ces résultats, touchant le rôle de la DC à travers le développement ainsi que l’influence de caractéristiques propres à l’enfant et à son environnement.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.195
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.028
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.260 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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
Published2019
Admission routes2
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