Depressive Symptom Trajectories and Early Adult Education and Employment: Comparing Longitudinal Cohorts in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent depressive symptoms are risk factors for lower education and unemployment in early adulthood. This study examines how the course of symptoms from ages 16–25 influences early adult education and employment in Canada and the USA. Using data from the National Longitudinal Survey of Children and Youth (n = 2348) and the National Longitudinal Survey of Youth 79 Child/Young Adult (n = 3961), four trajectories (low-stable; increasing; decreasing; and increasing then decreasing, i.e., mid-peak) were linked to five outcomes (working with a post-secondary degree; a high school degree; no degree; in school; and NEET, i.e., not in employment, education, or training). In both countries, increasing, decreasing, and mid-peak trajectories were associated with higher odds of working with low educational credentials, and/or NEET relative to low-stable trajectories. In Canada, however, all trajectories had a higher predicted probability of either being in school or working with a post-secondary degree than the other outcomes; in the USA, all trajectory groups were most likely to be working with a high school degree. Higher depressive symptom levels at various points between adolescent and adulthood are associated with working with low education and NEET in Canada and the USA, but Canadians are more likely to have better education and employment outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».