Ontwikkeling van stotteren: Inleiding tot een praktijkmodel
Bibliographic record
Abstract
Dit artikel is de inleiding op het direct hierna volgende (Oonk e.a. 2022) waar een nieuw praktijkmodel over het ontstaan en ontwikkeling van stotteren wordt voorgesteld. In de dagelijkse praktijk van vooral Nederlandstalige logopedisten (-stottertherapeuten) is tot nu toe veel gebruik gemaakt van het klinische werkmodel van Bertens (1994; 2017). Dit model gaat uit van een primaire neuromusculaire timingsstoornis, welke zich niet alleen uit in het spreken, maar ook in algemene zin aanwezig is. Dit model echter, is aan revisie toe. Volgens de recente literatuur is de algemene aard van die timingstoornis niet bewezen, en zijn er veel vroegere (meer primaire) factoren aantoonbaar van belang bij het ontstaan van stotteren, met name in de genetica en in de neurologie. In dit artikel wordt deze literatuur kort samengevat, alsmede worden enkele recente modellen omschreven. Met name regulatie en terugkoppeling krijgen in recente modellen meer aandacht. Er is geen volledigheid nagestreefd, maar dit artikel is meer een tutoriale opmaat voor het hierna te presenteren model.
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 | 0.013 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.061 | 0.017 |
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".