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Enregistrement W3049523444

Association of behavior in boys from low socioeconomic neighborhoods with employment earnings in adulthood

2019· article· en· W3049523444 sur OpenAlexaboutno aff
Francis Vergunst, Richard E. Tremblay, Daniel S. Nagin, Yann Algan, Elizabeth Beasley, Jungwee Park, Cédric Galéra, Frank Vitaro, Sylvana M. Côté

Notice bibliographique

RevueSciences Po publications · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusEarningsDemographyPsychologyAggressionPsychological interventionEducational attainmentDevelopmental psychologyPsychiatryPopulationEconomicsFinanceSociologyEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance Identifying early childhood behavioral problems associated with economic success/failure is essential for the development of targeted interventions that enhance economic prosperity through improved educational attainment and social integration. Objective To test the association between kindergarten teacher–rated assessments of inattention, hyperactivity, opposition, aggression, and prosociality in boys with their employment earnings at age 35 to 36 years as measured by government tax return data. Design, Setting, and Participants A 30-year prospective follow-up study analyzing low socioeconomic neighborhoods in Montreal, Quebec, Canada. Boys aged 5 to 6 years attending kindergarten in low socioeconomic neighborhoods were recruited. Teacher-rated behavioral assessments were obtained for 1040 boys. Data were collected from April 1984 to December 2015. Analysis began January 2017. Main Outcomes and Measures Mixed-effects linear regression models were used to examine the association between teacher ratings of inattention, hyperactivity, opposition, aggression, and prosociality at age 6 years and individual earnings obtained from government tax returns at age 35 to 36 years. The IQ of the child and family adversity were adjusted for in the analysis. Results Complete data were available for 920 study participants (mean age at follow-up was 36.3 years). Mean (SD) personal earnings at follow-up were $28 865.53 ($24 103.45) (range, $0-$142 267.84). A 1-unit increase in inattention (mean [SD], 2.66 [2.34]; range, 0-8) at age 6 years was associated with decrease in earnings at age 35 to 36 years of $1295.13 (95% CI, −$2051.65 to −$538.62), while a unit increase in prosociality (mean [SD], 8.0 [4.96]; range, 0-20) was associated with an increase in earnings of $406.15 (95% CI, $172.54-$639.77). Hyperactivity, opposition, and aggression were not significantly associated with earnings. Child IQ was associated with higher earnings and family adversity with lower earnings in all models. A 1-SD reduction in inattention at age 6 years was associated with a theoretical increase in annual earnings of $3040.41, a similar magnitude to an equivalent increase in IQ. Conclusions and Relevance Teacher ratings of inattention and prosociality in kindergarten boys from low socioeconomic neighborhoods are associated with earnings in adulthood after adjustment for hyperactivity, aggression, and opposition, which were not associated with earnings. Interventions beginning in kindergarten that target boys’ inattention and enhance prosociality could positively impact workforce integration and earnings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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
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