The separation of between-person and within-person components of individual change over time: A latent curve model with structured residuals.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although recent statistical and computational developments allow for the empirical testing of psychological theories in ways not previously possible, one particularly vexing challenge remains: how to optimally model the prospective, reciprocal relations between 2 constructs as they developmentally unfold over time. Several analytic methods currently exist that attempt to model these types of relations, and each approach is successful to varying degrees. However, none provide the unambiguous separation over time of between-person and within-person components of stability and change, components that are often hypothesized to exist in the psychological sciences. Our goal in this article is to propose and demonstrate a novel extension of the multivariate latent curve model to allow for the disaggregation of these effects. METHOD: We begin with a review of the standard latent curve models and describe how these primarily capture between-person differences in change. We then extend this model to allow for regression structures among the time-specific residuals to capture within-person differences in change. RESULTS: We demonstrate this model using an artificial data set generated to mimic the developmental relation between alcohol use and depressive symptomatology spanning 5 repeated measures. CONCLUSIONS: We obtain a specificity of results from the proposed analytic strategy that is not available from other existing methodologies. We conclude with potential limitations of our approach and directions for future research.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle