The comparative and cumulative impact of different forms of violence exposure during childhood and adolescence on long-term adult outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Violence exposure during childhood and adolescence is associated with a range of negative psychosocial outcomes. Research examining the impact of violence exposure has been limited by the compartmentalization into separate bodies of research (e.g., community violence, domestic violence). There is also a paucity of research examining long-term adult outcomes. Using a large and racially diverse sample (n = 754; male = 58%; Black = 46%), the current longitudinal study aimed to elucidate the comparative and cumulative effect of different types of violence exposure (witnessing vs. victimization) across different locations (home, school, neighborhood) in childhood and adolescence (lifetime through Grade 8) on long-term internalizing, externalizing, and attention problems; substance use; and intimate partner violence in adulthood (age 25). Victimization, but not witnessing violence, predicted all five adult outcomes. Specifically, being victimized at home was associated with the widest range of negative outcomes (internalizing, externalizing, and attention problems), while school victimization was associated with substance use. Further, when youth experienced multiple types of violence across multiple locations (cumulative violence exposure), they experienced a more diverse range of negative outcomes in adulthood (composite score). The current study highlights the stronger effects of violence exposure in more proximal contexts, and how these locations are important for emotional and behavioral development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».