Multilevel survival analysis: Studying the timing of children’s recurring behaviors.
Notice bibliographique
Résumé
The timing of events (e.g., how long it takes a child to exhibit a particular behavior) is often of interest in developmental science. Multilevel survival analysis (MSA) is useful for examining behavioral timing in observational studies (i.e., video recordings) of children's behavior. We illustrate how MSA can be used to answer 2 types of research questions. Specifically, using data from a study of 117 children 36 months old (SD = .38) during a frustration task, we examined the timing of their recurring anger expressions, and how this is related to (a) negative affectivity, a dimension of temperament related to the ability to regulate emotions, and (b) children's strategy use (distraction, bids to their mother). Contrary to expectations, negative affectivity was not associated with the timing of children's recurring anger expressions. As expected, children's recurring anger expressions were less likely to occur in the seconds when children were using a distraction strategy, whereas they were more likely when children made bids to their mother. MSA is a flexible analytic technique that, when applied to observational data, can yield valuable insights into the dynamics of children's behaviors. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».