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Enregistrement W2074469002 · doi:10.2105/ajph.2005.074609

Growth Trajectories of Sexual Risk Behavior in Adolescence and Young Adulthood

2007· article· en· W2074469002 sur OpenAlexaff
Stevenson Fergus, Marc A. Zimmerman, Cleopatra H. Caldwell

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésYoung adultEthnic groupDemographyPsychologyDevelopmental psychologyLongitudinal studySexual behaviorMultilevel modelAfrican americanMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Adolescence and young adulthood (ages 18-25 years) are periods of development and change, which include experimentation with and adoption of new roles and behaviors. We investigated longitudinal trajectories of sexual risk behaviors across these time periods and how these trajectories may be different for varying demographic groups. METHODS: We developed multilevel growth models of sexual risk behavior for a predominantly African American sample (n=847) that was followed for 8 years, from adolescence to young adulthood. We investigated differences in growth parameters by race/ethnicity and gender and their interactions. RESULTS: The final model included linear and quadratic terms for both adolescence and young adulthood, indicating acceleration of sexual risk behaviors during adolescence and a peak and deceleration during young adulthood. African American males exhibited the highest rate of sexual risk behavior in ninth grade, yet had the slowest rate of growth. Compared with their White peers, African American males and females exhibited less sexual risk behavior during young adulthood. CONCLUSIONS: Our results suggest that youths of different races/ethnicities and genders exhibit varying sexual risk behavior trajectories.

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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations165
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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