Profiles of primary and secondary callous-unemotional features in youth: The role of emotion regulation
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing evidence for multiple pathways in the development of callous-unemotional (CU) features, including primary and secondary profiles. Understanding affect regulation strategies among variants may provide further insight to the development and treatment of CU features. This study evaluated whether profiles of CU features could be identified within a clinical sample of youth using measures of affect dysregulation, affect suppression, anxiety, and maltreatment. We also examined whether these profiles were consistent across gender. Participants (N = 418; 56.7% female) ranged in age from 12 to 19 years (M = 15.04, SD = 1.85) and were drawn from a clinical sample. Latent profile analysis (LPA) was conducted using five indicators, including affect regulation, suppression, anxiety, CU features, and maltreatment. The best fitting model, a four-profile solution, included a low (low CU/dysregulation), anxious (low CU/high dysregulation), primary CU (high CU/low dysregulation), and secondary CU profile (high CU/dysregulation/maltreatment). LPAs found the same four-profile model when conducted separately for males and females. This is the first study to examine gender and include affect regulation strategies in the examination of primary and secondary profiles of CU.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».