Comparação entre dois instrumentos de screening para identificação de risco para alterações na aquisição e no desenvolvimento de linguagem
Bibliographic record
Abstract
Daniela Regina Molini-Avejonas São Paulo 2019 Agradecimento Agradeço primeiramente a Deus, por me dar forças para superar as dificuldades e a sabedoria para apreciar as coisas importantes da vida; Ao meu noivo, Carlos Eduardo, que sempre me apoiou, me ajudando no desenvolvimento desse trabalho, bem como no planejamento do nosso casamento e da nossa vida a dois; À minha mãe, Susana, que sempre me incentivou a manter o foco nos estudos e se preocupou comigo no decorrer deste trabalho; À minha avó, Yolanda, pela ternura de todos os dias; Ao meu avô, Hiroshi, que lá de cima sempre olhou por mim; Às minhas irmãs, Mariana, Pamela e Talita, e ao meu padrasto, Tadao, que mesmo sem saber, me ajudaram e me deram forças para seguir em frente; Ao meu cunhado, Takeo, que me auxiliou na tabulação de dados da pesquisa e a mexer no excel; À minha filha e cadelinha, Penélope, que sempre ficou deitada ao meu lado, me fazendo companhia durante esse trabalho; Aos meus sogros, Nancy e Nilton, que sempre me trataram tão bem e me acolheram como parte da família; À toda minha big família, que comemorou comigo o início e o fim do meu mestrado; Agradeço à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-Brasil (CAPES), pelo apoio e financiamento;
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 | 0.028 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".