Strategic considerations in the search for transactional processes: Methods for detecting and quantifying transactional signals in longitudinal data
Notice bibliographique
Résumé
Over the last four decades the transactional model has emerged as a central fixture of modern developmental science. Despite this, we are aware of no principled approach for determining (a) whether it is actually necessary to invoke transactional mechanisms to explain observed patterns of stability in a given domain of adaptive functioning and (b) the extent to which transactional processes, once identified in aggregate, are accounted for by measured domains with which an aspect of adaptive functioning is theoretically in transaction. Leveraging the fact that transactional mechanisms produce excess stability in an outcome domain above and beyond autoregressive processes, along with the basic logic of mediational analysis, we introduce two novel indexes for studying transactional processes strategically. We apply these metrics to data from the NICHD Study of Early Child Care and Youth Development cohort on mother- and teacher-reported externalizing problems and social competence along with teacher-reported and objective assessments of academic skills acquired in Grades 1, 3, and 5. During this developmental period we find that (a) transactional contributions to stability are strongest for teacher-reported outcomes, next strongest for mother-reported outcomes, and relatively weak for objective assessments of academic skills and (b) observed maternal sensitivity (but not child-reported friendship quality) accounts for a modest proportion of the total transactional effects operative in most of the domains of adaptive functioning we studied. Discussion focuses on extending the logic of our approach to additional waves of measurement.
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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 | 0,236 | 0,572 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».