I thought we were good: social cognition, figurative language, and adolescent psychopathology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Language has been shown to play a critical role in social cognitive reasoning in preschool and school-aged children, but little research has been conducted with adolescents. During adolescence, the ability to understand figurative language becomes increasingly important for social relationships and may affect social adjustment. This study investigated the contribution of structural and figurative language to social cognitive skills in adolescents who present for mental health services and those who do not. METHOD: One hundred and thirty-eight adolescents referred to mental health centers (clinic group) and 186 nonreferred adolescents (nonclinic group) aged 12-17 were administered measures of structural and figurative language, working memory, and social cognitive problem solving. RESULTS: We found that adolescents in the clinic group demonstrated less mature social problem solving overall, but particularly with respect to anticipating and overcoming potential obstacles and conflict resolution compared with the nonclinic group. In addition, results demonstrated that age, working memory, and structural and figurative language predicted social cognitive maturity in the clinic group, but only structural language was a predictor in the nonclinic group. CONCLUSIONS: Social problem solving may be particularly difficult for adolescents referred for mental health services and places higher demands on their cognitive and language skills compared with adolescents who have never been referred for mental health services.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».