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Enregistrement W3174375172 · doi:10.1177/10870547211025629

Are There Resilient Children with ADHD?

2021· article· en· W3174375172 sur OpenAlexaff
Elizabeth Chan, Nicole B. Groves, Carolyn L. Marsh, C. Miller, Kijana P. Richmond, Michael Kofler

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyFlourishingComorbidityPsychological resilienceAttention deficit hyperactivity disorderClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The adverse outcomes associated with ADHD are well known, but less is known about the minority of children with ADHD who may be flourishing despite this neurodevelopmental risk. The present multi-informant study is an initial step in this direction with the basic but unanswered question: METHOD: Reliable change analysis of the BASC-3 Resiliency subscale for a clinically evaluated sample of 206 children with and without ADHD (ages 8-13; 81 girls; 66.5% White/Non-Hispanic). RESULTS: Most children with ADHD are perceived by their parents and teachers as resilient (52.8%-59.2%), with rates that did not differ from the comorbidity-matched Non-ADHD sample. CONCLUSION: Exploratory analyses highlighted the importance of identifying factors that promote resilience for children with ADHD specifically, such that some child characteristics were promotive (associated with resilience for both groups), some were protective (associated with resilience only for children with ADHD), and some were beneficial only for children without ADHD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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