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Record W4210655118 · doi:10.3917/enf1.101.0045

Que fait-on de l’intelligence autistique ?

2010· article· fr· W4210655118 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueEnfance · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicAutism Spectrum Disorder Research
Canadian institutionsHôpital Rivière-des-Prairies
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Cet article présente des caractéristiques de l’intelligence autistique et des moyens d’en optimiser le développement dans un cadre scolaire. Les résultats récents ont revu à la baisse la place de la déficience intellectuelle dans l’autisme : une proportion notable d’autiste possède une intelligence fluide intacte, indépendamment de leur niveau expressif verbal. L’intelligence autistique 1. s’exerce sur des systèmes de représentations auquel elle a été longuement exposée, 2. comprend un apprentissage implicite des régularités visuo-spatiales et formelles par exposition, 3. ne progresse pas par d’essais et erreurs, 4. manipule des systèmes de représentations indépendamment de leur fin ou leur utilité sociale. En revanche, elle serait limitée dans la création de solutions dont le problème n’est pas déjà posé sous une forme de représentation. Dans un cadre scolaire, il convient donc de ne pas exercer de coercition pour la réduction des comportements répétitifs, d’évaluer l’enfant avec des questions fermées, de préférer l’obtention du résultat à la capacité de l’expliquer, de préférer l’inventaire de connaissance à la mesure de l’imagination, et de prémunir l’enfant du harcèlement par ses pairs.

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.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.791
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.006

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 head0.024
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.341 · 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