Prediction of Early-Onset Deviant Peer Group Affiliation
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Deviant peer group involvement is strongly related to onset, aggravation, and persistence of conduct problems during adolescence. OBJECTIVE: To identify early childhood behavioral profiles that predict early-onset deviant peer group involvement. DESIGN: A 12-year longitudinal study of behavioral development. SETTING: Fifty-three inner-city elementary schools in a large Canadian city. PARTICIPANTS: A total of 1037 boys in kindergarten from low socioeconomic neighborhoods. MAIN OUTCOME MEASURES: Annual self-reported deviant peer group involvement from 11 to 17 years of age. RESULTS: Kindergarten boys were at highest risk of following an early adolescence trajectory of deviant peer group affiliation if they were hyperactive, fearless, and low on prosocial behaviors but much less at risk if they scored high on only 2 of these dimensions. Family adversity had no main effect but substantially increased the risk of following an early adolescence trajectory of deviant peer group affiliation for boys with a profile of hyperactivity, fearlessness, and low prosocial behaviors. CONCLUSIONS: Kindergarten boys from low socioeconomic areas who are hyperactive, fearless, infrequently prosocial, and raised in adverse family environments are at much heightened risk of engaging in deviant peer groups early in their development. Boys at high risk can be identified as early as kindergarten and should be targeted for preventive intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».