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Enregistrement W2512005546 · doi:10.1002/jcop.21782

MENTORING RELATIONSHIPS, POSITIVE DEVELOPMENT, YOUTH EMOTIONAL AND BEHAVIORAL PROBLEMS: INVESTIGATION OF A MEDIATIONAL MODEL

2016· article· en· W2512005546 sur OpenAlexafffundabout
Gizem Erdem, David L. DuBois, Simon Larose, David De Wit, Ellen L. Lipman

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensMcMaster UniversityCentre for Addiction and Mental HealthUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyPositive Youth DevelopmentEmotional competenceAssociation (psychology)Structural equation modelingDevelopmental psychologySocial emotional learningCompassionCompetence (human resources)Clinical psychologyEmotional intelligenceSocial psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentoring programs show promise for preventing emotional and behavioral problems among at‐risk youth, but little is known about processes that may be most critical to achieving this end. This study explored indicators of positive youth development (PYD; competence, confidence, connection, care and compassion, character) as mediators of associations of mentoring support with youth emotional and behavioral problems. The sample included 501 youth participating in a study of the Big Brothers Big Sisters program in Canada (mean = 11.16 years old; 52% girls, and 44% White). Measures were youth self‐report, with the exception of the use of both youth and parent report measures of emotional and behavioral problems. Results of structural equation modeling analyses were consistent with PYD mediating the association between mentoring support and emotional and behavioral problems, regardless of informant. The association between mentor support and PYD, however, was limited to youth in active mentoring relationships.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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