Emerging psychopathology moderates upward social mobility: The intergenerational (dis)continuity of socioeconomic status
Notice bibliographique
Résumé
Socioeconomic status (SES) is relatively stable across generations, but social policies may create opportunities for upward social mobility among disadvantaged populations during periods of economic growth. With respect to expanded educational opportunities that occurred in Québec (Canada) during the 1960s, we hypothesized that children's social and academic competence would promote upward mobility, whereas aggression and social withdrawal would have the opposite effect. Out of 4,109 children attending low-SES schools in 1976-1978, a representative subsample of 503 participants were followed until midadulthood. Path analyses revealed that parents' SES predicted offspring's SES through associations with offspring's likeability, academic competence, and educational attainment. Interaction effects revealed individual risk factors that moderated children's ability to take advantage of intrafamilial or extrafamilial opportunities that could enhance their educational attainment. Highly aggressive participants and those presenting low academic achievement were unable to gain advantage from having highly educated parents. They reached lower educational attainment than their less aggressive or higher achieving peers who came from a similarly advantaged family background. Growing up with parents occupying low-prestige jobs put withdrawn boys and outgoing girls at risk for low educational attainment. In conclusion, social policies can raise SES across generations, with great benefits for the most disadvantaged segments of the population. However, children presenting with emerging psychopathology or academic weaknesses do not benefit from these policies as much as others, and should receive additional, targeted services.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».