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Enregistrement W2181957778

Raging Hormones in Puberty: Do They In‡uence Adolescent Risky Behavior?

2004· article· en· W2181957778 sur OpenAlexaff
Steven Lehrer, Richard E. Tremblay, Frank Vitaro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)Psychological interventionPsychologyTestosterone (patch)Developmental psychologyHormoneInstrumental variableVariety (cybernetics)EndocrinologyEconomicsMedicineEconometrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid and dramatic changes in hormone levels during adolescence have been linked to the onset of a number of problematic behaviors. Using a unique data set that contains information on testosterone and cortisol levels, we examine whether these variables directly aect a variety of outcomes and indirectly aect the magnitude and interpretation of several key family background variables. Further, using information on access to two randomly assigned interventions designed to promote child development we identify the causal eect of alternative child rearing practices. We …nd strong evidence that child rearing practices are endogenous and that active super- vision is substantially more eective than simply imposing rules. Testosterone levels and their growth rates are signi…cantly associated to a variety of risky and criminal activities. Cortisol levels are related to gang activity, property crime and illicit drug use. While the inclusion of hormones is found to have minor impacts on parental education and income, they substantially aect the magnitude and signi…cance of adolescent height. Finally, although we …nd adolescent hormone levels are not correlated with birth outcomes or early behavior, we suggest they may proxy for the dynamic relationship between genes and an individual's environment.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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