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Enregistrement W3096430346 · doi:10.11575/prism/38355

The Alberta Incidence Study: Predicting ‘Crossover Youth’ and ‘Academic Difficulties’ by Child, Caregiver, and Environmental Factors

2020· dissertation· en· W3096430346 sur OpenAlexaboutno aff
Alicia Marie Kassian

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)CrossoverPsychologyDevelopmental psychologyMedicineComputer scienceMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A portion of a Canada wide project, The Alberta Incidence Study investigates various risk factors and prevalence rates of child maltreatment cases in Alberta (MacLaurin et al., 2013). The information collected provides an understanding of children involved in the children’s services population in Alberta. “Crossover Youth” have become a subpopulation of attention in recent years within child maltreatment research. “Crossover Youth” are defined as maltreated youth within children’s services who also engage in delinquency (Herz, et al., 2010). Crossover youth have also been associated to areas of academic difficulties, including learning difficulties and academic performance (Herz et al., 2010). Academic difficulties are defined as children identified with learning disabilities, special needs, or behaviour problems, which are usually identified in the school system. The Alberta Incidence Study Data was utilized to help predict crossover youth or academic difficulties in three categories; Child factors, Caregiver factors and Environmental factors. Results indicate that among maltreated youth, caregivers with any risk factor (5.67 times) and history of foster care (2.37 times) made crossover status more likely. Youth who struggled with alcohol abuse (5.79 times) and intellectual/developmental disabilities (4.83 times) were also more at risk. Youth with indications of poverty were also more likely to crossover (1.93 times). Youth who had caregivers with a history of foster care (5.01 times), or any caregiver risk factor (2.77 times) made academic difficulties more likely. Physical disabilities (55.81 times) and intellectual/developmental disabilities (38 times) increased the chance of academic difficulties. Households who often faced challenges with money for basic necessities increased the likelihood of academic difficulties status (2.29 times). Persons working in this population are recommended to view each risk factor as potentially important for crossover risk and academic difficulties. School psychologists are provided recommendations for diagnosis and risk reduction when working with maltreated children in terms of trauma. Suggestions for future research 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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
Publié2020
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