EFFECT OF CHILDHOOD ADVERSITY ON PSYCHOLOGICAL AND BIOLOGICAL MARKERS OF STRESS IN MIDDLE AND LATER LIFE
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies have identified significant linkages between adverse childhood experiences and health outcomes in later life. Guided by a broad theoretical framework of the life course perspective, these studies have postulated that childhood adversities are the seedbed for vulnerabilities that may accumulate across the life course. This symposium includes four presentations that build on such existing knowledge, and its primary aim is to investigate the effects of early childhood adversities on psychological and biological markers of stress in middle and later adulthood. Using nationally representative samples, the four presentations focus on examining various aspects of psychological and biological markers of stress in later adulthood, including biomarkers of inflammation, alpha amylase, grip strength, and daily emotional reactivity. Particularly, biomarker data such as inflammation have key strengths: providing objective data about health and functioning in contrast to measurements based on self-reports and indicating potential risk of future disease. This symposium also addresses a wide range of childhood adversities, including neglect and abuse, low socioeconomic status, and early parental loss and provides insights around how different types and characteristics of adverse childhood experiences may unfold differently across the life course. Additionally, this symposium consists of a group of multidisciplinary presenters with diverse scholarly and cultural backgrounds. For example, one of the presentations discusses the experience of older Korean adults and offers a chance to understand cross-cultural differences.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».