Neuropsychological Characteristics of Juvenile Delinquency
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the neuropsychological characteristics related to JD and other behavioral disturbances in childhood is an important aspect of pediatric care. Referral of patients with developing behavioral problems for neuropsychological evaluation may assist pediatricians with identifying neuropsychological risk factors for JD, clarifying differential diagnostic questions, providing information for the nature of intervention efforts, and providing useful predictive tools for long-term planning and outcome. Thus, referrals for neuropsychological evaluation should not occur solely within the context of a patient with known central nervous system compromise. Neuropsychological results may be of benefit with disorders wherein the precise brain-behavior relationship is unclear, such as with JD. Once a child's neuropsychological characteristics are known and evaluated from a behavioral risk standpoint, pediatricians will have information that is pivotal to asserting recommendations for modifications to the home and school environments, as well as for direct intervention and treatment. The direction of future neuropsychological research includes the early identification of children and adolescents with potential behavioral disturbance. Accurate early differential diagnosis and knowledge of neuropsychological risk factors help to achieve this goal. Neuropsychological research and knowledge assist with understanding the complexities of interactions between environmental vulnerabilities and neuropsychological risk factors, and can provide useful predictive and preventative information for pediatricians.
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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 ».