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Enregistrement W1807352583 · doi:10.1016/j.adolescence.2015.10.006

Differential genetic and environmental influences on developmental trajectories of antisocial behavior from adolescence to young adulthood

2015· article· en· W1807352583 sur OpenAlexaff
Yao Zheng, H. Harrington Cleveland

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthPennsylvania State University
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyJuvenile delinquencyYoung adultAntisocial personality disorderLongitudinal studyAdolescent healthPoison controlInjury preventionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little research has investigated differential genetic and environmental influences on different developmental trajectories of antisocial behavior. This study examined genetic and environmental influences on liabilities of being in life-course-persistent (LCP) and adolescent-limited (AL) type delinquent groups from adolescence to young adulthood while considering nonviolent and violent delinquency subtypes and gender differences. A genetically informative sample (n = 356, 15-16 years) from the first three waves of In-Home Interview of the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health was used, with 94 monozygotic and 84 dizygotic pairs of same-sex twins (50% male). Biometric liability threshold models were fit and found that the male-specific LCP type class, chronic, showed more genetic influences, while the AL type classes, decliner and desister, showed more environmental influences. Genetic liability and shared environment both influence the persistence of antisocial behavior. The development of female antisocial behavior appears to be influenced more by shared environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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