Alberta infant motor scale em pesquisas brasileiras: estudo bibliométrico
Bibliographic record
Abstract
RESUMO A Alberta infant motor scale (AIMS) é um instrumento de avaliação do desenvolvimento motor grosso dos recém-nascidos entre 0 e 18 meses de idade. Este estudo buscou sumarizar as pesquisas brasileiras que utilizaram a AIMS e identificar seus objetivos, a fim de fornecer um quadro das principais utilizações da escala aos profissionais interessados no desenvolvimento motor infantil. Trata-se de um estudo bibliométrico realizado por meio de buscas nas bases de dados SciELO, PubMed, Scopus, e Web of Science. Os descritores foram “escala motora infantil de Alberta” e “Brasil”, com seus equivalentes em inglês, unidos pelo termo booleano “AND”. O critério de inclusão foi a utilização da AIMS no Brasil, com crianças de 0 a 18 meses. As variáveis base de dados, revista, ano de publicação, idioma, região da instituição vinculada aos autores e tipo de estudo foram analisadas de forma quantitativa descritiva. Foi realizada análise de conteúdo dos objetivos descritos nas pesquisas, e foram incluídos 79 estudos, a maioria dos quais apresentou delineamento transversal e estava vinculada a instituições das regiões Sul e Sudeste. Boa parte das publicações era dos últimos 10 anos, em inglês, e a revista Fisioterapia e Pesquisa foi o periódico nacional que mais publicou estudos referentes à amostra. Os objetivos analisados foram distribuídos em seis classes de palavras, contidas em dois grandes grupos: validades psicométricas (19,1%) e estudos avaliativos (80,9%). Este último considerou as várias populações infantis analisadas. O estudo apresentou as pesquisas que utilizaram a AIMS para avaliar o desenvolvimento motor de crianças brasileiras. Isso reforça a importância deste instrumento no contexto nacional, além de estimular sua utilização.
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 | 0.015 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.101 | 0.139 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".