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Enregistrement W2120703990 · doi:10.7870/cjcmh-2013-004

Factors Associated with Childhood Depression in Saskatoon Students: A Multilevel Analysis

2013· article· en· W2120703990 sur OpenAlexaffvenueabout
Shan Jin, Nazeem Muhajarine, Jennifer Cushon, Hyun J. Lim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Substance Use and School Attendance
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthoritySaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilevel modelDemographicsDepression (economics)PsychologyLogistic regressionMultilevel modellingChildhood DepressionClinical psychologyDemographyMedicinePsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined links between depression and multilevel factors among children from Saskatoon elementary schools. A total of 4,200 students participated in the Saskatoon Student Health Survey conducted in 2008–9. Covariates included demographics and family structure, relationships, physical activity, bullying experiences, and school refusal behaviours. A multilevel logistic regression model was used to examine the impact of individual-level and school-level (contextual) factors. The study revealed that depression disparity existed among schools, and students’ school refusal behaviours such as skipping or being suspended from school were among the main factors contributing to the disparity between schools.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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