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Enregistrement W2970544798 · doi:10.1515/ijamh-2017-0123

Blunted cortisol reactivity and risky driving in young offenders – a pilot study

2018· article· en· W2970544798 sur OpenAlexafffund
Sophie Couture, Marie Claude Ouimet, Katarina Dedovic, Catherine Laurier, Pierrich Plusquellec, Thomas G. Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adolescent Medicine and Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalCollège de MaisonneuveInternational Centre for Comparative CriminologyUniversité de SherbrookeInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas College
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFonds de recherche du Québec
Mots-clésReactivity (psychology)PsychologyHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicineMedical emergencyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent risky driving is a significant burden on public health. Young offenders (i.e. under custody and supervision of the criminal justice system) may be particularly vulnerable, but research is scant. Previous work indicated that blunted cortisol reactivity to stress is a marker of risk-taking predisposition, including risky driving. In this study, we hypothesized that young offenders display higher levels of risky driving than a non-offender comparison group, and that cortisol reactivity contributes to the variance in risky driving independent of other associated characteristics (i.e. impulsivity, risk taking, alcohol and drug use). We found that young offenders (n = 20) showed riskier driving in simulation than comparison group (n = 9), and blunted cortisol reactivity was significantly associated with risky driving. The results suggest young offenders are prone to risky driving, and that individual differences in the cortisol stress response may be an explanatory factor.

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)0,000
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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