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Enregistrement W2077816147 · doi:10.1046/j.1365-2214.2001.00182.x

Biological, social, and environmental correlates of preschool development

2001· article· en· W2077816147 sur OpenAlexaffabout
Teresa To, Suzanne M. Cadarette, Y Liu

Notice bibliographique

RevueChild Care Health and Development · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensOsteoporosis CanadaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyChild developmentEducational attainmentLogistic regressionDemographyLongitudinal studyDevelopmental psychologyScale (ratio)PopulationMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Baseline data from the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth (NLSCY, a population-based study of child health, development and well-being), were used to determine biological, social and environmental correlates of poor development among preschool children. A total weighted sample of 1233 500 (n = 6982 unweighted) children aged from birth to 3 years were studied. Developmental attainment was measured by the motor, social and development (MSD) scale. Children scoring amongst the lowest 15% for their age group were categorized as having poor developmental attainment (PDA). Correlates of PDA were determined using logistic regression. The MSD scale may not be discriminatory enough to identify PDA in children aged < 1 years. Among children aged between 1 and 3 years, biological factors remain important correlates of PDA, whereas the timing of social and environmental factors appears important to their effects on developmental attainment. The findings suggest a complex relationship between risk factors and developmental outcomes. Correlates of PDA vary according to the age of a child. Social and environmental factors appear to play a larger role among older children. Prospective studies are required to determine the effect of change in risk factor profiles on child development.

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 enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,683

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations46
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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