The 3D-Transition Study: Objectives, Methods, and Implementation of an Innovative Planned Missing-Data Design
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of mental health problems represents a significant burden on school and community health resources as early as preschool. Reducing this burden requires a better understanding of the developmental mechanisms linking children's early vulnerabilities with mental health after the transition to formal schooling. The 3D-Transition Study (2017-2021) follows 939 participants from a pregnancy cohort in the province of Québec, Canada, as they transition to kindergarten and first grade to examine these mechanisms. Biannual assessments include completed questionnaires from 2 parents as well as teachers, parent-child observations, anthropometric measurements, and age-sensitive cognitive assessments. Saliva is also collected on 11 days over a 16-month period in a subsample of 384 participants to examine possible changes in child salivary cortisol levels across the school transition and their role in difficulties observed during the transition. A combination of planned missing-data designs is being implemented to reduce participant burden, where incomplete data are collected without introducing bias after the use of multiple imputation. The 3D-Transition Study will contribute to an evidence-based developmental framework of child mental health from pregnancy to school age. In turn, this framework can help inform prevention programs delivered in health-care settings during pregnancy and in child-care centers, preschools, and schools.
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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 | 0,094 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».