Gene–environment interplay between peer rejection and depressive behavior in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic risk for depressive behavior may increase the likelihood of exposure to environmental stressors (gene-environment correlation, rGE). By the same token, exposure to environmental stressors may moderate the effect of genes on depressive behavior (gene-environment interaction, GxE). Relating these processes to a peer-related stressor in childhood, the present study examined (1) whether genetic risk for depressive behavior in children is related to higher levels of rejection by the peer group (rGE) and (2) whether peer rejection moderates the effect of genetic factors on children's depressive behavior (GxE). METHODS: The sample comprised 336 twin pairs (MZ pairs = 196, same-sex DZ pairs = 140) assessed in kindergarten (mean age 72.7 months). Peer acceptance/rejection was measured via peer nominations. Depressive behavior was measured through teacher ratings. RESULTS: Consistent with rGE, a moderate overlap of genetic effects was found between peer acceptance/rejection and depressive behavior. In line with GxE, genetic effects on depressive behavior varied across levels of peer acceptance/rejection. CONCLUSIONS: An increased genetic disposition for depressive behavior is related to a higher risk of peer rejection (rGE). However, genes play a lesser role in explaining individual differences in depressive behavior in rejected children than in accepted children (GxE).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».