Accès au programme d’intervention comportementale intensive (ICI) pour les jeunes enfants autistes au Québec et inégalités sociales de santé
Bibliographic record
Abstract
La forte demande d’intervention comportementale intensive (ICI) en autisme, s’associant à des ressources publiques limitées au Québec, donne lieu à une sélection des bénéficiaires de services. Nous abordons dans cet article les enjeux d’une justice sociale en analysant la durée d’attente de service et l’accès au programme pour 715 demandeurs de service âgés de 0 à 5 ans. Les résultats démontrent qu’il y a un lien significatif entre, d’une part, l’âge de l’enfant au moment de la demande, la source de revenu/langue d’usage des parents, ainsi que la durée d’attente de services, et, d’autre part, entre l’âge de l’enfant et l’accès aux services. Les enfants plus âgés sont proportionnellement plus nombreux à attendre longtemps avant d’accéder aux services (p < 0,0001), et aussi plus nombreux à ne pas accéder aux services (p < 0,0001). Les enfants dont les parents n’ont pas de revenu d’emploi (p = 0,010) ou possèdent une langue d’usage autre que le français (p = 0,006) débutent plus rapidement les services. Ces résultats orientent vers l’implication des déterminants sociaux dans l’accès sélectif aux programmes d’ICI.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".