MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2939323093

The efficacy of universal, selective and targeted anxiety interventions in young children.

2019· article· en· W2939323093 sur OpenAlexaff
Maureen Hoskyn, Camille Ashba, Sarah A. Fisher

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyIntervention (counseling)Context (archaeology)MoodPsychological interventionPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Anxiety disorders in older children and adolescents have long been acknowledgedas impairing, persistent and predictive of future anxiety and mood-related disorders. Until recently, however, anxiety in preschoolers and younger children has been regarded as relatively uncommon and within normal developmental parameters. Increasing evidence is suggestive that symptoms of anxiety in preschoolers parallel those in older children (Hirshfeld-Becker, Micco, Mazirsky, Bruett, & Henin, 2011) with this under-investigated area attracting increasing interest from researchers and clinicians alike. The present meta-analytic review evaluates the efficacy of early intervention and prevention programs for anxiety in young children (aged 2–9 years) with a specific focus on the application of such programs in the school context, the implications of these programs for educators and counsellors, and the adequacy of principles that underly a theory of change to facilitate effective intervention. The studies reviewed show that intervening early in children’s lives shows promise as an effective strategy to reduce anxiety symptoms; however, there is still a significant amount of work to be done in terms of improving study quality and refining the principles necessary to guide early intervention and prevention approaches.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of EducationMême sujetChild and Adolescent Psychosocial and Emotional DevelopmentTravaux en français237 207