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Record W4407605857 · doi:10.70266/9783886177219

10.70266/9783886177219

2000· book· en· W4407605857 on OpenAlexvenueno aff
Alfred Röhm

Bibliographic record

VenueTime to knit · 2000
Typebook
Languageen
FieldMedicine
TopicParkinson's Disease and Spinal Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Menschen mit Trisomie 21 imitieren gern. Für die Vermeidung von Lernschwierigkeiten ist das bedeutsam - nicht nur für Bildungseinrichtungen. Wird jedoch ihr - im Vergleich zu neurotypischen Menschen - kleineres Aufmerksamkeitsfenster nicht berücksichtigt, dann sind sowohl Über- als auch Unterforderungen vorprogrammiert. Der Autor konnte in seinen experimentellen Untersuchungen einen weitverbreiteten Irrtum aufdecken: Nachahmen ist keine - wie bisher in der Literatur behauptet - Stärke von Menschen mit Trisomie 21. Das Gegenteil ist der Fall: Ein verkleinerter kinästhetischer Aufmerksamkeitsumfang bereitet ihnen beim Imitieren Schwierigkeiten. Ihre tatsächlichen Stärken ergeben sich stattdessen zwangsläufig aus dem kleineren Aufmerksamkeitsumfang, denn dieser bietet nicht nur Nach-, sondern auch Vorteile: Er zwingt Menschen mit Trisomie 21 beispielsweise, unnötig komplexe Bewegungen zu vereinfachen oder wesentliche Aussagen in möglichst kurzen und knappen Mitteilungen unterzubringen. Wenn beim Lernen der kleinere Umfang ihrer Aufmerksamkeit in adäquater Weise berücksichtigt wird, dann können sie lernen wie neurotypische Menschen auch. Ein vom Autor geleitetes Zirkusprojekt belegt eindrucksvoll empirisch und praktisch: komplexere Fertigkeiten müssen Menschen mit Trisomie 21 nicht verschlossen bleiben

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 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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), 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: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.9920.993

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 head0.008
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.202 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2000
Admission routes1
Has abstractyes

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