MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3178617272 · doi:10.1177/0044118x211029314

Youth in Group Home Care: An Investigation of Negative Peer Influence and Youth Antisocial Behavior

2021· article· en· W3178617272 sur OpenAlexaffabout
Gershon K. Osei

Notice bibliographique

RevueYouth & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensChildren's Aid Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPeer groupJuvenile delinquencyLogistic regressionDevelopmental psychologyPeer influenceAntisocial personality disorderPoison controlInjury preventionClinical psychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of delinquent to antisocial behaviors among youth (teenagers) seem to be more prevalent in group homes than other foster homes. The aim of this study was to examine the association between negative peer influence and youth antisocial behaviors in group homes. Participants were 875 youth aged 10 to 17 at baseline (2010–2011). Logistic regression modeled antisocial behavior and tested the hypothesis that negative peer influence will predict youth antisocial behaviors cross sectionally at baseline and longitudinally after 3-year follow up, and negative peer influence will be moderated by group home size. The Ontario Looking after Children database was used for analysis. Findings indicate that negative peer influence predicts youths’ risk of antisocial behavior (at baseline). The risk increased almost five folds in 3 years. At baseline ( OR = 1.65) and ( OR = 4.90) after 3 years. Generally, findings suggest negative peer influence underscores youth antisocial behaviors in group homes.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeQualitatif
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

Explorer davantage

Même revueYouth & SocietyMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207