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Record W4399855886 · doi:10.25248/reas.e15551.2024

Análise da prevalência do Transtorno do Espectro Autista em crianças nos últimos 10 anos

2024· article· pt· W4399855886 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

VenueRevista Eletrônica Acervo Saúde · 2024
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicInternational Relations and Autism
Canadian institutionsThinkpath Engineering Services (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: Analisar os dados epidemiológicos disponíveis na literatura científica entre os anos de 2013 e 2023, visando compreender o possível aumento da prevalência do Transtorno do Espectro Autista (TEA). Revisão bibliográfica: O autismo é um transtorno caracterizado pelo prejuízo na interação social, dificuldade de comunicação e comportamento repetitivo, apresentando diferentes necessidades e níveis de suporte. Com a leitura dos artigos selecionados, foi construído uma linha raciocínio, buscando dados e compreendendo sua etiologia, sintomatologia e diagnóstico. Visto isso, com o decorrer dos estudos foram encontrados números que confirmam o aumento da prevalência do autismo no âmbito mundial, entretanto ainda há dúvidas acerca da causa, os autores conflitam entre exposição a fatores de risco, limitação nas pesquisas, falta de um padrão diagnóstico, entre outros motivos que possam explicar o crescente demanda clínica do autismo. Considerações finais: Pode se considerar que são necessários mais estudos na área, para compreender quais as regiões e populações com maior prevalência e quais as variáveis que levam ao aumento do diagnóstico de TEA.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.805
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.006

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 head0.026
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.307 · 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