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Enregistrement W2124463231 · doi:10.1098/rstb.2008.0030

Understanding development and prevention of chronic physical aggression: towards experimental epigenetic studies

2008· review· en· W2124463231 sur OpenAlexaff
Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2008
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de MontréalChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAggressionDevelopmental psychopathologyBiopsychosocial modelMedicineEpigeneticsIntervention (counseling)PsychologyDevelopmental psychologyPsychopathologyClinical psychologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper was to highlight how developmental psychopathology, epigenetics and prevention experiments are starting to blend together to explain the developmental causes of chronic physical aggression (CPA) and, more importantly, to help prevent CPA and its associated physical, mental and social problems. After defining the keywords (prevention, chronic and physical aggression), a selected review of published studies is used to answer the following four questions: when should we attempt to prevent onset of CPA? What are the risk factors for CPA? Have early childhood interventions been shown to prevent CPA? Can early preventive interventions benefit from epigenetic studies? The last section of this paper gives two examples of experimental prevention designs that integrate present knowledge of CPA development, risk factors, early childhood preventive interventions and epigenetic programming of brain development during pregnancy and early childhood. I conclude that randomized control trials of preventive interventions during pregnancy and early childhood with a specific focus on epigenetic effects are the research design most likely to advance our understanding of the biopsychosocial mechanisms that lead to CPA, and the only research design that can identify effective interventions for preventing the development of CPA.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,015 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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