Analyse de la sensibilité à l’attention sociale d’enfants présentant un trouble du spectre de l’autisme selon deux contextes d’interaction avec leur parent
Bibliographic record
Abstract
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) altère significativement la façon dont les enfants entrent en relation avec leur entourage. Cette étude s’intéresse aux facteurs impliqués dans les interactions sociales de 10 jeunes enfants âgés de 24 à 48 mois présentant un diagnostic de TSA en contexte naturel d’interactions avec leur parent. Cette étude se base sur l’observation directe et vise à analyser les comportements sociaux, à mesurer la sensibilité sociale des enfants et à explorer les facteurs susceptibles d’influencer les interactions sociales entre le parent et l’enfant. Plus spécifiquement, cette étude s’intéresse au contexte d’interaction, soit le jeu libre ou l’intervention ciblant la communication sociale, et le niveau de fonctionnement de l’enfant, soit le niveau de sévérité du TSA et le niveau des comportements adaptatifs. Les résultats suggèrent que les jeunes enfants ayant un TSA sont sensibles à l’attention sociale de leur parent, que le contexte d’intervention parentale favorise l’émergence des comportements sociaux, et que les caractéristiques individuelles des enfants influencent les interactions et la sensibilité sociales.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".