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Enregistrement W1849164208 · doi:10.1002/9781119125556.devpsy116

A Survey of Dynamic Systems Methods for Developmental Psychopathology

2016· other· en· W1849164208 sur OpenAlexaff
Isabela Granic, Tom Hollenstein, Anna Lichtwarck‐Aschoff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommensurability (mathematics)PsychologyData scienceComputer scienceDevelopmental psychopathologyPsychopathologySpace (punctuation)Management scienceCognitive scienceClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A survey of dynamic systems (DS) methods appropriate for testing systems‐based models in developmental psychopathology is provided. First, we review the rationale for developing new methods for the field. In line with other investigators, we highlight the fundamental incompatibility between developmentalists' organismic, open systems models and the mechanistic research methods with which these models are tested. We explain key DS principles and discuss their commensurability with developmental psychopathologists' core theoretical concerns. Next, we provide an updated survey of research designs and methodological techniques currently being used and refined by developmental DS researchers. The strengths and limitations of each approach are discussed throughout this review. Finally, we elaborate on one specific dynamic systems method, state space grids , which addresses many of the limitations of previous DS techniques and may prove useful for the discipline. This approach was developed as a middle road between DS methods that are mathematically demanding on one hand and purely descriptive on the other. We review examples of developmental and clinical studies that have applied state space grids, and we make suggestions for future analyses. Finally, we conclude with some implications for the application of this new methodology to change processes in prevention and treatment research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,381 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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