Heterogeneity in the development of proactive and reactive aggression in childhood: Common and specific genetic - environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies are grounded in a developmental framework to study proactive and reactive aggression. Furthermore, although distinctive correlates, predictors and outcomes have been highlighted, proactive and reactive aggression are substantially correlated. To our knowledge, no empirical study has examined the communality of genetic and environmental underpinning of the development of both subtypes of aggression. The current study investigated the communality and specificity of genetic-environmental factors related to heterogeneity in proactive and reactive aggression's development throughout childhood. METHODS: Participants were 223 monozygotic and 332 dizygotic pairs. Teacher reports of aggression were obtained at 6, 7, 9, 10 and 12 years of age. Joint development of both phenotypes were analyzed through a multivariate latent growth curve model. Set point, differentiation, and genetic maturation/environmental modulation hypotheses were tested using a biometric decomposition of intercepts and slopes. RESULTS: Common genetic factors accounted for 64% of the total variation of proactive and reactive aggression's intercepts. Two other sets of uncorrelated genetic factors accounted for reactive aggression's intercept (17%) on the one hand, and for proactive (43%) and reactive (13%) aggression's slopes on the other. Common shared environmental factors were associated with proactive aggression's intercept (21%) and slope (26%) and uncorrelated shared environmental factors were also associated with reactive aggression's slope (14%). Common nonshared environmental factors explained most of the remaining variability of proactive and reactive aggression slopes. CONCLUSIONS: A genetic differentiation hypothesis common to both phenotypes was supported by common genetic factors associated with the developmental heterogeneity of proactive and reactive aggression in childhood. A genetic maturation hypothesis common to both phenotypes, albeit stronger for proactive aggression, was supported by common genetic factors associated with proactive and reactive aggression slopes. A shared environment set point hypothesis for proactive aggression was supported by shared environmental factors associated with proactive aggression baseline and slope. Although there are many common features to proactive and reactive aggression, the current research underscores the advantages of differentiating them when studying aggression.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».