Notice bibliographique
Résumé
There is a large body of evidence supporting the notion that maternal factors, such as age and mental health, affect her child’s development. In contrast, much less is known about the paternal contribution to child outcomes, though preliminary investigations have identified specific developmental risks linked to extremes of paternal age, such as lower IQ and/or behavioral problems. Hence, fathers, like mothers, influence their child’s development, whether through prenatal biological alterations in the father’s sperm cells, postnatal variations in the household and learning environment, and/or quality of the father-child or couple relationships. Any developmental risks linked to paternal age may be amplified during middle childhood (6-8 years old) as children graduate from kindergarten and adjust to the more demanding environment of elementary school. This developmental stage also coincides with a unique endocrine event shown to influence brain development, adrenarche. As such, this project aims to investigate whether the child’s androgen and cortisol production during adrenarche moderates the relationships between father’s age (alone or in relation to mother’s age) and the child’s cognition and behavior during the school transition. Data from a sub-cohort of the 3D study (n=61) was collected on parents and children from the 1st trimester of pregnancy to 6-8 years postpartum. We found extremes of paternal age and parental age gaps to interact with the child’s androgen to cortisol ratio in moderating behavioral risk, especially measurable differences in externalizing symptoms such as conduct or inattention/hyperactivity symptoms. Based on these findings, we propose a new conceptual model for father-child risk transmission based on the level of “fitness” between a father’s age and his child’s hormonal profile and discuss future implications of this model in research and clinical practice
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».