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Enregistrement W2119859264 · doi:10.1017/s0954579415000437

Differential susceptibility to environmental influences: Interactions between child temperament and parenting in adolescent alcohol use

2015· article· en· W2119859264 sur OpenAlexafffund
Charlie Rioux, Natalie Castellanos‐Ryan, Sophie Parent, Frank Vitaro, Richard E. Tremblay, Jean R. Séguin

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTemperamentPsychologyDevelopmental psychologyAlcoholClinical psychologyPersonalitySocial psychologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperament and parental practices (PP) are important predictors of adolescent alcohol use (AU); however, less is known about how they combine to increase or decrease risk of AU. This study examined whether age 6 temperament (i.e., impulsivity and inhibitory control) interacted with age 6 coercive PP and/or age 14 parental monitoring to predict AU at 15 years among 209 adolescents. Results showed that low parental monitoring was associated with more frequent AU and that coercive PP interacted with impulsivity to predict AU. This interaction was examined as a function of two models that were not studied before in the prediction of AU: the diathesis-stress model (i.e., impulsive children are more "vulnerable" to adverse PP than those with an easy temperament); and the differential susceptibility model (i.e., impulsive children are also more likely to benefit from good PP). Results supported the differential susceptibility model by showing that impulsive children were not only at higher risk for AU when combined with high coercive PP but also benefit from the absence of coercive PP. This supports the suggestion that the conception of certain temperament characteristics, or in this case impulsivity, as a "vulnerability" for adolescent AU, may need revision because it misrepresents the malleability it may imply.

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)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations51
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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