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Record W3164371886 · doi:10.7202/1077071ar

Les modalités essentielles d’une supervision clinique en contexte d’intervention comportementale intensive

2021· article· fr· W3164371886 on OpenAlexaffvenueabout
Christine Ménard, Nathalie Poirier

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicFamily and Disability Support Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les résultats présentés dans cet article proviennent de la banque de données d’une recherche exploratoire portant sur le processus de partenariat entre les parents, les éducatrices à la petite enfance et les intervenantes du CRDITED en contexte d’intervention comportementale intensive (ICI) offerte en milieu de garde éducatif auprès d’enfants présentant un trouble du spectre de l’autisme (TSA). L’analyse des données a fait ressortir l’importance des supervisions cliniques à titre de thème émergent et récurrent selon l’expérience des participants. L’objectif de cet article est d’explorer les modalités qui facilitent et qui nuisent à la mise en place et à l’efficacité des supervisions cliniques dans un contexte d’ICI offerte en milieu de garde éducatif auprès d’enfants ayant un TSA. Pour ce faire, 17 parents, 10 éducatrices et 20 intervenantes ont rempli une fiche signalétique et ont été interrogés lors de groupes de discussion ou d’entretiens individuels. Les données recueillies indiquent qu’aucun cadre ne régit le programme d’intervention au Québec et, par conséquent, la supervision clinique. Ainsi, une variabilité est observée quant à la fréquence des rencontres, en plus de souligner la difficulté pour les parents et les éducatrices de se libérer pour pouvoir participer à ces moments de discussion. Ces résultats occasionnent alors une difficulté importante à répondre au but ultime d’une ICI, soit la généralisation des apprentissages dans les milieux de vie de l’enfant. Pour tenter de remédier à cette problématique, des suggestions sont apportées par les participants pour améliorer la mise en place et l’efficacité des supervisions cliniques.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.497
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.097
GPT teacher head0.452
Teacher spread0.355 · 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
Published2021
Admission routes3
Has abstractyes

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