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Enregistrement W2142573073 · doi:10.1177/1077559514551944

Pathways From Childhood Maltreatment to Emerging Adulthood

2014· article· en· W2142573073 sur OpenAlexafffund
Breanne Faulkner, Abby L. Goldstein, Christine Wekerle

Notice bibliographique

RevueChild Maltreatment · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPoison controlInjury preventionPsychologySuicide preventionDomestic violenceClinical psychologyAngerHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthNeglectChild abuseDating violencePsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longitudinal survey data were used to examine the relationship between two types of childhood maltreatment, abuse/neglect and exposure to intimate partner violence (IPV), and two outcomes, substance use and dating violence, within the past year. Participants were youth (N = 158, aged 16-19 at Time 3) involved with child protective services (CPS). A parallel multiple mediator model was used to test the hypothesis that trauma symptoms would mediate the relationship between both types of maltreatment and dating violence, marijuana, and alcohol use outcomes. Although both types of maltreatment were not directly associated with dating violence and substance use outcomes, the indirect effects of anxiety, anger, and dissociation on the relationship between maltreatment and substance use/dating violence were significant. Direct effects of both types of maltreatment on past year use of dating violence + alcohol use and dating violence + marijuana use were not significant, but results demonstrated a significant indirect effect for anger on the relationship between exposure to IPV and past year dating violence + marijuana use. No other indirect effects were significant. Findings highlight the negative effects of exposure to IPV and have implications for the development of prevention programming for youth transitioning out of CPS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations56
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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