Children’s persistent lying, gender differences, and disruptive behaviours: A longitudinal perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although lying by children can be a serious problem for parents and educators, there are hardly any longitudinal data to help understand its development. The aim of this study was to understand the stability of consistent lying from 6 to 8 years of age, and its association with other behaviour problems rated concurrently and subsequently. Methods: Teachers and mothers rated lying and disruptive behaviours of a population sample of boys ( N = 549) and girls ( N = 579) for three consecutive years when the children were 6, 7, and 8. Teachers also rated children’s disruptive behaviours at ages 10 and 11. Results: Mothers tended to rate their children as lying more often than teachers did. Girls were rated by both adults and across ages, as lying less than boys. The number of consistent liars (i.e., lying according to both adults at a given age) was the same at different ages. Persistent liars (consistent liars from ages 6 to 8) were rated more disruptive concurrently and subsequently by teachers. However, their disruptive behaviours did not increase from ages 6, 7, and 8 through ages 10 and 11 compared to other groups. Conclusions: Lying is common for 6- to 8-year-old children, but more frequent for males. Frequent lying, as reported by mothers and teachers, appears to become persistent by 7 years of age. Persistent lying was concurrently associated to disruptive behaviour problems. Some patterns of lying were also predictive of increases in disruptive behaviour but this finding was inconsistent and suggested the need for further research. Future studies need also to focus on the content of the lies, and their timing, to understand their function.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».