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Enregistrement W2117912205 · doi:10.1111/1467-8624.00420

Obstetrical Complications and Violent Delinquency: Testing Two Developmental Pathways

2002· article· en· W2117912205 sur OpenAlexaffabout
Louise Arseneault, Richard E. Tremblay, Bernard Boulerice, Jean‐François Saucier

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenile delinquencyPsychologySocioeconomic statusPoison controlInjury preventionAggressionSuicide preventionOccupational safety and healthDevelopmental psychologyPsychological interventionHuman factors and ergonomicsClinical psychologyPsychiatryMedicineMedical emergencyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focused on the interaction between specific obstetrical complications and early family adversity in predicting violent behavior during childhood and adolescence, in a sample of 849 boys from low socioeconomic areas of Montreal, Canada. Obstetrical complication data from medical records were used to create three scales using a nonlinear principal component analysis followed by rotation. Family adversity and teacher-rated physical aggression were assessed when the boys were in kindergarten and self-reports of delinquency were collected when they were 17. Elevated scores on the Deadly Risk Situation scale of obstetrical complications (preeclampsia, umbilical cord prolapse, and induced labor) increased the risk of being violent at both 6 and 17 years of age, only among boys who grew up in high adverse familial environments. Moreover, this interaction partly accounted for the continuity between violence in childhood and adolescence. Interventions for young pregnant women from deprived environments and their babies are discussed in light of these results.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations133
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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