Citation 511

Score de concordance bibliographique : 100/100 (correspondance très élevée)

Source de la citation : BLOG, “Pourquoi les personnes autistes ne peuvent pas "s'habituer": ce que dit vraiment la science”, publié le 07/04/2026

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Référence citée

Uddin, L. Q., et al. (2013). Salience network-based classification and prediction of symptom severity in children with autism. JAMA Psychiatry, 70(8), 869-879. DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2013.104

Référence identifiée

Correspondance validée

Uddin, Lucina Q.; Supekar, Kaustubh; Lynch, Charles J. (2013). Salience Network-Based Classification and Prediction of Symptom Severity in Children With Autism. JAMA Psychiatry, 70(8), 869. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2013.104

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Références candidates (M1 et M2)

Méthode Indice de Jaccard Source Référence candidate
M1 : Crossref, OpenAlex et PubMed 100,0% M1 : Crossref Uddin, Lucina Q.; Supekar, Kaustubh; Lynch, Charles J. (2013). Salience Network-Based Classification and Prediction of Symptom Severity in Children With Autism. JAMA Psychiatry, 70(8), 869. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2013.104

M1 : Crossref est sélectionné car son DOI correspond au DOI indiqué dans la référence citée.

Calcul du score de concordance bibliographique

Élément Statut Score Poids
Auteurs Concordant 100.0% 0.20
Titre Concordant 100.0% 0.20
Année Concordant 100.0% 0.20
Revue Concordant 100.0% 0.20
DOI Concordant 100.0% 0.20

(Auteurs 100.0x0.20 + Titre 100.0x0.20 + Année 100.0x0.20 + Revue 100.0x0.20 + DOI 100.0x0.20) / poids évalué 1.00 = 100.0

Détails de correspondance du titre (indice de Jaccard)

Union : 7 mots présents dans les titres
children; classification; network-based; prediction; salience; severity; symptom
Intersection : 7 mots communs
children; classification; network-based; prediction; salience; severity; symptom
Mots cités absents du titre retrouvé
-
Mots du titre retrouvé absents de la citation
-
Tolérance appliquée
mots composés conservés: network-based; mots de domaine exclus du calcul: autism
Calcul de l’indice
Indice de Jaccard = intersection / union = 7 / 7 = 100.0 %
Indice de Jaccard
100,0% (similarité lexicale très élevée)

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