L'impact de l'activité physique sur les sphères motrices, sociale et scolaire du trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité: l'état de la question
Bibliographic record
Abstract
Le trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) est un trouble neurodéveloppemental qui est le plus souvent diagnostiqué chez des enfants d'âge scolaire au Canada.Selon le Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-V, 2015), la prévalence du TDAH est de 5% chez cette population. Le TDAH se manifeste principalement de trois façons telles l'inattention, l'hyperactivité et l'impulsivité, et ces caractéristiques ont tendance à perturber la vie sociale, académique et professionnelle de la personne atteinte. Les traitements d'aujourd'hui s'avèrent efficaces, mais ils ont toutefois des lacunes et des effets secondaires (Sonuga-Barke et al., 2013). Plusieurs études récentes démontrent que l'activité physique (AP) a un impact positif sur l'amélioration du fonctionnement cognitif, le développement social et la performance motrice. Il ne faut donc pas exclure l'AP comme une modalité d'intervention en soi-même pour des individus atteints du TDAH. Cette étude veut déterminer si l'AP peut fournir un complément ou encore remplacer les. À partir d'une analyse documentaire, cette étude cherche à voir si l'AP peut même porter avantage au développement cognitif, psychomoteur et social chez les enfants d'âge scolaire. En raison d'un manque de recherches, les résultats de cette étude montrent que l'AP est plutôt un traitement complémentaire aux traitement actuels du TDAH.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".