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Enregistrement W2140906011 · doi:10.1136/ip.8.suppl_4.iv17

Prevention of injury by early socialization of aggressive behavior

2002· review· en· W2140906011 sur OpenAlex
Richard E. Tremblay

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2002
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMolson FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAggressionPoison controlSocializationSpouseInjury preventionSuicide preventionPsychologyPsychiatryOccupational safety and healthPhysical abuseMedicineDepression (economics)Clinical psychologyChild abuseDevelopmental psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequent use of physical aggression by humans appears to reach its peak between 2 and 3 years of age. In the following years most children learn alternatives to physical aggression. Approximately 4% of children have high levels of physical aggression from early childhood to late adolescence. These children can be considered to show chronic physical aggression. They are at high risk of causing injuries to others and to themselves. They are also at high risk of many other co-morbid mental health conditions, school failure, substance abuse, depression, unemployment, spouse abuse, child abuse, and suicide. There is some evidence that, because of their risky style of behavior, they are also at high risk of many other medical conditions such as cardiovascular problems, cancer, and brain damage. Socialization of aggressive behavior during the preschool years should help prevent injuries throughout the life span.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,981
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,350 · 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