Classroom Rule Violations in Elementary School Students With Callous-Unemotional Traits
Notice bibliographique
Résumé
An emerging body of mental health research provides evidence that callous-unemotional (CU) traits explain significant and meaningful variance among children with disruptive behavior disorders. However, the classroom behavior of students with CU traits has not yet been adequately studied. This study examined this issue using teacher-recorded classroom rule violations (RVs). Participants were 648 children (346 boys; M age = 8.14) from 28 classrooms (kindergarten–sixth grade) distributed across three schools participating in a schoolwide behavioral intervention. Teachers completed rating scales approximately 4 to 6 weeks after the start of the school year, prior to initiating the schoolwide intervention. After completing ratings, teachers recorded daily frequency counts of RVs for each student in their classroom for the remainder of the school year. Growth curve modeling analyses indicated that (a) CU traits were associated with elevated rates of RVs at the start of the school year even after taking attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and oppositional defiant disorder/conduct disorder (ODD/CD) into account and (b) CU traits were associated with a significant decrease in rates of RVs across the school year. CU traits appear to explain significant and important variance in classroom RVs among elementary school age students.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».