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Enregistrement W3204023256 · doi:10.1037/ort0000598

The mediating role of social climate in the association of youth and residential service characteristics and quality of life.

2022· article· en· W3204023256 sur OpenAlexaff
Jonathan D. Leipoldt, Annemiek Harder, Nanna S. Kayed, Erik J. Knorth, Tormod Rimehaug

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Orthopsychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health
Organismes subventionnairesAmerican Psychological Association
Mots-clésNorwegianLatent class modelAssociation (psychology)Quality of life (healthcare)PsychologyGerontologyStructural equation modelingPopulationClinical psychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that social climate (SC) is important for the daily life of youths living in therapeutic residential youth care (TRC). However, little is known on how SC can promote a positive quality of life (QoL) for the heterogeneous TRC population. This study, therefore, investigates how TRC and youth characteristics are associated with SC and QoL. We employed a combination of person-centered and variable-centered approaches in a cross-sectional design using a sample of 400 Norwegian youths. We used previously established TRC and youth classes in a structural equation model, where these classes were regressed on latent SC and QoL. Both direct and indirect effects were analyzed. All youth classes were associated with SC and QoL, such that youth with family problems, incidental problems, and the migrant background class scored higher on SC and QoL compared to the severe problems class. In addition, SC mediated the association of the incidental problems and migrant background classes on QoL. TRC staff should acknowledge that a positive SC can strengthen the QoL of youths with severe problems. Future research should longitudinally investigate these associations to establish long-term effects on QoL during stay in TRC. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).

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)0,005
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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