A longitudinal–experimental approach to testing theories of antisocial behavior development
Notice bibliographique
Résumé
A longitudinal study with a nested preventive intervention was used to test five hypotheses generated from developmental theories of antisocial behavior. The longitudinal study followed 909 boys from their kindergarten year up to 17 years of age. The randomized multimodal preventive intervention targeted a subsample of boys who were rated disruptive by their kindergarten teacher. Semiparametric analyses of developmental trajectories for self-reported physical aggression, vandalism, and theft identified more types of trajectories than expected from recent theoretical models. Also, these trajectories did not confirm theoretical models, which suggest a general increase of antisocial behavior during adolescence. The majority of boys were on either a low-level antisocial behavior trajectory or a declining trajectory. Less than 6% appeared to follow a trajectory of chronic antisocial behavior. Comparisons between disruptive and nondisruptive kindergarten boys confirmed the hypothesis that disruptive preschool children are at higher risk of following trajectories of frequent antisocial behavior. Comparisons between treated and untreated disruptive boys confirmed that an intensive preventive intervention between 7 and 9 years of age, which included parent training and social skills training, could change the long-term developmental trajectories of physical aggression, vandalism, and theft for disruptive kindergarten boys in low socioeconomic areas. The results suggest that trajectories of violent behavior can be deflected by interventions that do not specifically target the physiological deficits that are often hypothesized to be a causal factor. The value of longitudinal-experimental studies from early childhood onward is discussed.
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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 | 0,018 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».