Understanding Within-Family Variability in Children's Responses to Environmental Stress
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Perhaps surprisingly, children can be exposed to very similar life experiences and yet they will be affected by these experiences in very different ways. In other words, similar environmental experiences do not result in children developing more similarly to one another. Several types of evidence suggest this. One type of evidence comes from twin studies in which it is possible to partition variance into genetic and environmental influence. Such studies show that once genetic effects have been controlled, siblings tend to be more dissimilar than similar on emotions and behavior (Plomin & Daniels, 1987). This is the case even though siblings are raised in the same home and exposed to, we assume, many of the same environmental influences. This suggests enormous variability in the ways in which individuals respond to environmental influences. Surprisingly, this is also the case at high levels of psychosocial adversity. We might think that being raised in a highly stressful environment would have an adverse effect on all children. It is clear, however, that this is not the case (Luthar, Cicchetti, & Becker, 2000). Even under highly adverse conditions such as living through wars in which loved ones are killed (Howard & Hodes, 2000) or being raised by parents with serious mental health problems (Jaffee et al., 2003; Niemi et al., 2004) there is still variability in children's responses to such stressors. For some, the exposure is associated with compromised development. For others, no evidence for behavioral or emotional compromise is evident.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».