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Enregistrement W2101969713 · doi:10.1017/s0954579408000333

Female and male antisocial trajectories: From childhood origins to adult outcomes

2008· article· en· W2101969713 sur OpenAlexaff
Candice L. Odgers, Terrie E. Moffitt, Jonathan M. Broadbent, Nigel Dickson, Robert J. Hancox, HonaLee Harrington, Richie Poulton, Malcolm R. Sears, W. Murray Thomson, Avshalom Caspi

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyYoung adultLongitudinal studyInjury preventionLife course approachSuicide preventionMental healthLate childhoodPoison controlClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on the childhood origins and adult outcomes of female versus male antisocial behavior trajectories in the Dunedin longitudinal study. Four antisocial behavior trajectory groups were identified among females and males using general growth mixture modeling and included life-course persistent (LCP), adolescent-onset, childhood-limited, and low trajectory groups. During childhood, both LCP females and males were characterized by social, familial and neurodevelopmental risk factors, whereas those on the adolescent-onset pathway were not. At age 32, women and men on the LCP pathway were engaging in serious violence and experiencing significant mental health, physical health, and economic problems. Females and males on the adolescent-onset pathway were also experiencing difficulties at age 32, although to a lesser extent. Although more males than females followed the LCP trajectory, findings support similarities across gender with respect to developmental trajectories of antisocial behavior and their associated childhood origins and adult consequences. Implications for theory, research, and practice are discussed.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations1 036
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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