A influência do ambiente domiciliar no desenvolvimento motor de crianças prematuras
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a influência do ambiente domiciliar no desenvolvimento motor de crianças prematuras. Materiais e métodos: Pesquisa descritiva e observacional, com delineamento transversal, com 26 bebês prematuros de 3 a 18 meses cadastrados no Hospital Geral de Caxias do Sul, com nascimento prematuro e baixo peso. Para o ambiente domiciliar foi utilizada a Affordances in the Home Environment for Motor Development ? Infant Scale (AHEMD-IS) e para o desenvolvimento motor a Alberta Motor Infant Scale (AIMS). Na análise estatística foi utilizado o teste Shapiro Wilk e o teste de correlação de Spearman. Resultados: Observou-se que a maioria das crianças avaliadas apresentaram o desempenho motor dentro da normalidade, já na variedade de estimulação a maioria das crianças foi excelente e que há uma correlação fraca e inversa e não significativa entre o número de crianças que vivem no domicílio e o desempenho motor. No entanto, o espaço físico da residência obteve uma correlação moderada e significativa com o desempenho motor. Conclusão: Os resultados do estudo mostraram que o espaço físico apropriado teve correlação moderada e significativa com desempenho motor das crianças avaliadas. [resumo fornecido pelos autores]
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".