Contribuições da avaliação neuropsicológica na qualificação dos sintomas do transtorno do espectro autista: Subsídios para o projeto terapêutico e educacional
Bibliographic record
Abstract
O Transtorno do Espectro Autista – TEA caracteriza-se pelo comprometimento da comunicação social e presença de comportamentos repetitivos e estereotipados que conferem variados graus de prejuízo funcional. O objetivo desse trabalho é narrar o processo de avaliação neuropsicológica de uma criança com diagnóstico de TEA. Participou desse estudo um menino de seis anos, cursando o primeiro ano do ensino fundamental. Foram realizadas seis sessões de avaliação incluindo entrevistas com os pais, interlocução com a escola, observações do comportamento e administração de testes. Os resultados indicaram deficiência intelectual. A avaliação permitiu estabelecer o perfil cognitivo, bem como ampliar o conhecimento sobre interesses e pontos fortes no contato. Além da orientação para os pais indicaram-se condutas posteriores relacionadas ao apoio sistemático educacional, sobretudo no que diz respeito a adaptações nas atividades escolares, necessidade de pareamento concreto na apresentação destas e recursos lúdicos para alcançar minimamente o acesso à função simbólica.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".