Soutien aux parents d’enfants sourds : questions courantes, réponses éclairées et fondées sur les données probantes
Bibliographic record
Abstract
Pour aider les professionnels de la santé et de l’audition à soutenir les parents d’enfants sourds, nous avons identifié des questions couramment posées par les parents et apporté des réponses fondées sur les données probantes. Ce faisant, un récit compatissant et positif sur la surdité et les enfants sourds est proposé, qui s’appuie sur des données de recherche récentes concernant la nature critique de l’exposition précoce à un langage visuel entièrement accessible, qui aux États-Unis est l’ American Sign Language (ASL). Ces données comprennent le rôle de la langue des signes dans l’acquisition du langage, le développement cognitif et l’alphabétisation. Signer à la maison permet aux parents d’offrir un environnement stimulant et sans anxiété pour le développement de la petite enfance. Il est important même si leur enfant bénéficie également de l’attention et des soins d’une communauté de signeurs. Ce ne sont pas seulement les premières années de la vie d’un enfant qui importent dans l’acquisition du langage ; ce sont les premiers mois, les premières semaines, même les premiers jours. Les enfants sourds ne peuvent pas attendre l’introduction d’un langage accessible. La famille au complet doit l’apprendre en même temps que l’enfant sourd. Même une aisance modérée de la part de la famille est profitable pour l’enfant. Apprendre la langue des signes ensemble peut être une expérience d’attachement précieuse pour la famille.
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 | 0.034 | 0.132 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".