Prevalence of Psychological Problems Amongst Iranian Immigrant Children and Adolescents In UK
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study was designed to estimate prevalence rates of psychological problems in immigrant Iranian children in the UK and to evaluate the associated characteristics. Methods: A group of 244 children and adolescents, 111 boys and 133 girls between the ages 6 to 15 was selected. The children were categorised into groups with different psychological problems by their teachers on the Teacher’s Report Form (TRF). Also, the parents and The children completed the Child Behaviour Checklist (CBCL) and the Youth Self-Report (YSR) for the ages 11 to 15 years, respectively. Results: Two-way ANOVAs using gender and age groups as factors showed that there were significant effects of gender in these subscales. Attention problems (p<0.001), delinquent behaviour (p<0.001), aggressive behaviour (p<0.01), externalising (p<0.001) and total problems (p<0.02). Two-way ANOVAs using age-group and gender as factors showed that there were no significant effects of age in the eight subscales of the CBCL; although a trend toward significance was observed for the withdrawn subscale. The interactions between gender and age for all subscales were not significant. Conclusion: The results show that the level of psychological problems in this group is as high as their counterparts in Iran and Achenbach's US normative samples, if not higher. This might result from immigration stressors and the pressure of bilingual education.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».