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Enregistrement W1589086785 · doi:10.1177/070674371005501003

Risk Factors for Conduct Disorder and Delinquency: Key Findings from Longitudinal Studies

2010· review· en· W1589086785 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Murray, David P. Farrington

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2010
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésJuvenile delinquencyPsychologyConduct disorderPunitive damagesDevelopmental psychologyHuman factors and ergonomicsParental supervisionLongitudinal studyPoison controlInjury preventionCriminologyMedicineEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conduct disorder (CD) and delinquency are behavioural problems involving violation of major rules, societal norms, and laws. The prevalence of CD and delinquency peaks in mid-to-late adolescence. Both show considerable continuity over time. The most important studies of CD and delinquency have prospective longitudinal designs, large community samples, repeated personal interviews, measures of many possible risk factors, and both self-reports and official measures of antisocial behaviour. The most important risk factors that predict CD and delinquency include impulsiveness, low IQ and low school achievement, poor parental supervision, punitive or erratic parental discipline, cold parental attitude, child physical abuse, parental conflict, disrupted families, antisocial parents, large family size, low family income, antisocial peers, high delinquency rate schools, and high crime neighbourhoods. However, for many risk factors, it is not known whether they have causal effects. Future research should examine changes in risk factors and changes in CD and delinquency to identify the risk factors that are causes and those that are merely markers of other risk mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations528
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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