Moderators of informant agreement in the assessment of adolescent psychopathology: Extension to a forensic sample.
Notice bibliographique
Résumé
A well-documented finding in developmental psychopathology research is that different informants often provide discrepant ratings of a youth's internalizing and externalizing problems. The current study examines youth- and parent-based moderators (i.e., youth age, gender, and IQ; type of psychopathology; offense category; psychopathic traits; parental education, income, and stress) of informant discrepancies in a sample of young offenders and compares the utility of youth and caregiver reports against relevant clinical outcomes. Results indicate that gender moderated the discrepancy between informant reports of somatic complaints, while parenting stress moderated the discrepancies across reports of internalizing and externalizing psychopathology. Variables unique to the forensic context (e.g., offense category) were found to moderate cross-informant discrepancies in reports of internalizing and externalizing psychopathology. Further, youth self-reports of internalizing symptoms predicted a clinician-generated diagnosis of a mood disorder, while caregiver reports of aggressive behaviors predicted the presence of an externalizing diagnosis. Results highlight the importance of assessing informant agreement in the context of forensic assessment and raise questions surrounding the optimal use of informant data in this setting.
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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 | 0,059 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».