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Enregistrement W3134005141 · doi:10.1111/jora.12612

Profile of Runaway Youths from Residential Care Centers: Variation in Risk‐Taking Propensity

2021· article· en· W3134005141 sur OpenAlexafffund
Sophie Couture, Sophie T. Hébert, Catherine Laurier, Sébastien Monette, Sonia Hélie, Denis Lafortune

Notice bibliographique

RevueJournal of Research on Adolescence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyVariation (astronomy)Propensity score matchingResidential careDemographySocial psychologyCriminologyClinical psychologyDevelopmental psychologyGerontologyStatisticsMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During runaway episodes, adolescents engage in various high-risk behaviors and are exposed to various dangers. This situation is even more pronounced among runaway youths from residential care centers, given their personal and familial backgrounds that place them at risk. The current study attempted to disentangle the heterogeneous characteristics of runaway youths while considering the adolescent risk-taking literature. A latent profile analysis was performed among 112 runaway youths from residential care centers based on runaway characteristics (number, duration, context of return). The Parent involvement, Independent and Police involvement runaway youth profiles were compared on various characteristics involved in risk-taking, their high-risk behaviors and mental health problems. The clinical implications for these three runaway profiles 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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