Annual Research Review: Embracing not erasing contextual variability in children’s behavior – theory and utility in the selection and use of methods and informants in developmental psychopathology
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the selection and use of multiple methods and informants for the assessment of disruptive behavior syndromes and attention deficit/hyperactivity disorder, providing a critical discussion of (a) the bidirectional linkages between theoretical models of childhood psychopathology and current assessment techniques; and (b) current knowledge concerning the utility of different methods and informants for key clinical goals. There is growing recognition that children's behavior varies meaningfully across situations, and evidence indicates that these differences, in combination with informants' unique perspectives, are at least partly responsible for inter-rater discrepancies in reports of symptomatology. Such data suggest that we should embrace this contextual variability as clinically meaningful information, moving away from models of psychopathology as generalized traits that manifest uniformly across situations and settings, and toward theoretical conceptualizations that explicitly incorporate contextual features, such as considering clinical syndromes identified by different informants to be discrete phenomena. We highlight different approaches to measurement that embrace contextual variability in children's behavior and describe how the use of such tools and techniques may yield significant gains clinically (e.g., for treatment planning and monitoring). The continued development of a variety of feasible, contextually sensitive methods for assessing children's behavior will allow us to determine further the validity of incorporating contextual features into models of developmental psychopathology and nosological frameworks.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».