Strong genetic effects on cross‐situational antisocial behaviour among 5‐year‐old children according to mothers, teachers, examiner‐observers, and twins’ self‐reports
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early childhood antisocial behaviour is a strong prognostic indicator for poor adult mental health. Thus, information about its etiology is needed. Genetic etiology is unknown because most research with young children focuses on environmental risk factors, and the few existing studies of young twins used only mothers' reports of behaviour, which may be biased. METHOD: We investigated genetic influences on antisocial behaviour in a representative-plus-high-risk sample of 1116 pairs of 5-year-old twins using data from four independent sources: mothers, teachers, examiner-observers previously unacquainted with the children, and the children themselves. RESULTS: Children's antisocial behaviour was reliably measured by all four informants; no bias was detected in mothers', teachers', examiners', or children's reports. Variation in antisocial behaviour that was agreed upon by all informants, and thus was pervasive across settings, was influenced by genetic factors (82%) and experiences specific to each child (18%). Variation in antisocial behaviour that was specific to each informant was meaningful variation, as it was also influenced by genetic factors (from 33% for the children's report to 71% for the teachers' report). CONCLUSIONS: This study and four others of very young twins show that genetic risks contribute strongly to population variation in antisocial behaviour that emerges in early childhood. In contrast, genetic risk is known to be relatively modest for adolescent antisocial behaviour, suggesting that the early-childhood form has a distinct etiology, particularly if it is pervasive across situations.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».