Pubertal timing and depressive symptoms in late adolescence: The moderating role of individual, peer, and parental factors
Notice bibliographique
Résumé
This longitudinal study examined personal-accentuation and contextual-amplification models of pubertal timing. In these models, individual and contextual risk factors during childhood and adolescence can magnify the effects of early or late puberty on depression symptoms that occur years later. The moderating role of prepubertal individual factors (emotional problems in late childhood) and interpersonal factors (deviant peer affiliation, early dating, perceived peer popularity, and perceived parental rejection during adolescence) were tested. A representative sample of 1,431 Canadian adolescents between 10-11 and 16-17 years of age was followed biannually. In line with the personal-accentuation model, early puberty has been shown to be a predictor for depression in both girls and boys who presented emotional problems in childhood. This effect was also noted for late maturing boys. Consistent with the contextual-amplification model, early puberty predicted later depression in youth who perceived greater parental rejection. Interpersonal experiences such as early dating in girls and deviant peer affiliation in boys predicted depression in early maturers as well. For girls, early dating was also found to be amplified by childhood emotional problems. In line with biopsychosocial models, results indicate that the effect of pubertal timing on depressive symptoms must be conceptualized through complex interactions between characteristics of adolescents' interpersonal relationships and prepubertal vulnerabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».