Physical aggression during early childhood: trajectories and predictors.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to identify the trajectories of physical aggression during early childhood and antecedents of high levels of physical aggression early in life. METHODS: 572 families with a 5-month-old newborn were recruited. Assessments of physical aggression frequency were obtained from mothers at 17, 30, and 42 months after birth. Using a semiparametric mixture model and multivariate logit regression analyses, distinct clusters of physical aggression trajectories were identified, as well as family and child characteristics that predict high level aggression trajectories. RESULTS: THREE TRAJECTORIES OF PHYSICAL AGGRESSION WERE IDENTIFIED: 1. children (28% of sample) who displayed little or no physical aggression, 2. approximately 58% followed a rising trajectory of modest aggression, and 3. a rising trajectory of high physical aggression (14%). CONCLUSIONS: Children who are at highest risk of not learning to regulate physical aggression in early childhood have mothers with a history of antisocial behaviour during their school years, mothers who start childbearing early and who smoke during pregnancy, and parents who have low income and have serious problems living together. Preventive interventions should target families with high-risk profiles on these variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».