Economic adversity and children’s sleep problems: Multiple indicators and moderation of effects.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Toward explicating relations between economic adversity and children's sleep, we examined associations between multiple indicators of socioeconomic status (SES)/adversity and children's objectively and subjectively derived sleep parameters; ethnicity was examined as potential moderator. METHODS: Participants were 276 third- and fourth-grade children and their families (133 girls; M age = 9.44 years; SD = .71): 66% European American (EA) and 34% African American (AA). Four SES indicators were used: income-to-needs ratio, perceived economic well-being, maternal education, and community poverty. Children wore actigraphs for 7 nights and completed a self-report measure to assess sleep problems. RESULTS: Objectively and subjectively assessed sleep parameters were related to different SES indicators, and overall worse sleep was evident for children from lower SES homes. Specifically, children from homes with lower income-to-needs ratios had higher levels of reported sleep/wake problems. Parental perceived economic well-being was associated with shorter sleep minutes and greater variability in sleep onset for children. Lower mother's education was associated with lower sleep efficiency. Children who attended Title 1 schools had shorter sleep minutes. Ethnicity was a significant moderator of effects in the link between some SES indicators and children's sleep. AA children's sleep was more negatively affected by income-to-needs ratio and mother's education than was the sleep of EA children. CONCLUSIONS: The results advocate for the importance of specifying particular SES and sleep variables used because they may affect the ability to detect associations between sleep and economic adversity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».