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Enregistrement W2790347015 · doi:10.1177/0272431618757679

The Role of Academic Skills in the Evolution of Conduct Problems and Depressive Symptoms Among Children With and Without Early Clinically Significant Conduct Problems

2018· article· en· W2790347015 sur OpenAlexafffund
Martine Poirier, Caroline E. Temcheff, Michèle Déry, Jean Toupin, Pierrette Verlaan, Jean‐Pascal Lemelin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Early Adolescence · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill UniversityUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à RimouskiFonds de Recherche du Québec-Société et CultureMcGill University
Mots-clésConduct disorderDepressive symptomsPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth with conduct problems present frequently depressive symptoms. Academic skills are thought to be a mediating variable by which conduct problems could lead to depressive symptoms. No studies have longitudinally compared this model among school-aged boys and girls with different levels of conduct problems. Cascade models were tested to examine the relations between conduct problems, depressive symptoms, and academic skills over a 3-year period, and whether the severity of conduct problems and gender moderated these associations. Participants were 381 children presenting early clinically significant conduct problems (44.9% female) and 363 children with low levels of conduct problems (48.8% female). While results did not show any cascade or indirect associations, they revealed different direct links between conduct problems or depressive symptoms and academic skills in the four groups. These findings suggest that conduct problems severity and gender differences should be considered in treatment planning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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