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Enregistrement W2917753558 · doi:10.1521/pedi_2019_33_416

Reflective Function and Borderline Traits in Adolescents

2019· article· en· W2917753558 sur OpenAlexaff
Carla Sharp, Francesca Penner, Karin Ensink

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyModerationPsychopathologyDevelopmental psychopathologyDevelopmental psychologyClinical psychologyAssociation (psychology)Psychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the developmental roots of the relation between attachment-based reflective function (RF) and borderline pathology, there is a lack of empirical studies examining this link in youth. We examined this link taking into account potential relations between RF and internalizing and externalizing pathology. A total of 421 clinical adolescents between the ages of 12 and 17 completed the Child Attachment Interview (CAI; Shmueli-Goetz, Target, Fonagy, & Datta, 2008), which was coded using the Child and Adolescent Reflective Functioning Scale (CARFS; Ensink, Target, & Oandasan, 2013), alongside a self-report measure of borderline pathology and parent-reported measures of internalizing and externalizing pathology. Exploratory analyses revealed no direct relation between RF and borderline features or internalizing psychopathology but a negative relation with externalizing pathology. Moderation analyses showed that externalizing pathology moderated the relation between RF and borderline pathology. Implications for understanding the various ways in which impaired RF may present in adolescents with BPD 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 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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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