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Enregistrement W2907929975 · doi:10.1177/1087054718815588

A Meta-Analytic Review of Sex Differences on Delay of Gratification and Temporal Discounting Tasks in ADHD and Typically Developing Samples

2018· review· en· W2907929975 sur OpenAlexafffund
Joshua Doidge, David B. Flora, Maggie E. Toplak

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyDelay of gratificationGratificationDelay discountingMeta-analysisTemporal discountingDevelopmental psychologyImpulsivityTypically developingDiscountingAttention deficit hyperactivity disorderClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine whether males and females with ADHD differ in their preferences for delayed rewards, since there is some evidence that suggests a sex difference with typically developing (TD) samples. Method: We used meta-analyses to examine sex differences on delay of gratification and temporal discounting tasks in both TD and ADHD samples. We identified 28 papers with 52 effect sizes for children and adults, and calculated the average effect size for sex comparisons within TD and ADHD samples. Results: The estimated mean difference between TD males and TD females was negligible, but males with ADHD were more likely to choose the larger delayed rewards than females with ADHD. Meta-regressions indicated that task type, age, and reward type did not significantly predict sex differences. Conclusion: These findings suggest that females referred for ADHD may make less adaptive choices by preferring smaller immediate rewards over larger delayed rewards more often than males with ADHD. Implications of our findings are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,014
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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