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Enregistrement W2466506999 · doi:10.1177/0165025416657615

Poverty and behavior problems during early childhood

2016· article· en· W2466506999 sur OpenAlexaffabout
Julia Rachel S. E. Mazza, Jean‐Baptiste Pingault, Linda Booij, Michel Boivin, Richard E. Tremblay, Jean Lambert, Marı́a Victoria Zunzunegui, Sylvana M. Côté

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité LavalQueen's UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyAggressionPsychologyDevelopmental psychologyPsychological interventionLogistic regressionDepression (economics)Early childhoodFragile Families and Child Wellbeing StudyClinical psychologyChild developmentPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poverty is a well-established risk factor for behavior problems, yet our understanding of putative family mediators during early childhood (i.e., before age 5 years) is limited. The present study investigated whether the association between poverty and behavior problems during early childhood is mediated simultaneously by perceived parenting, family dysfunction and/or maternal depression symptoms. Outcomes measures were high trajectories of physical aggression and hyperactivity between 1.5 and 5 years. Poverty was defined as living 2–4 years below the low-income thresholds defined by Statistics Canada. Using data from the first five rounds of the Quebec Longitudinal Study of Child Development, logistic regressions models showed that poverty was associated with a higher likelihood of being assigned to the high trajectory of physical aggression and hyperactivity. Overprotection and maternal depression symptoms mediated observed associations. Interventions targeting maternal depression, parenting, and poverty should help reducing children’s risk for early behavior problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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