Do Childhood Conduct Problems Predict Negative Outcomes in Adolescence? A Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this study was to conduct a prospective examination of the relationship between childhood conduct problems and five outcomes in adolescence– namely, Physically violent offenses; Non-violent offenses; Deviant lifestyle; Consumption of tobacco, cannabis, or alcohol; and Meeting the symptom count diagnostic criteria for Conduct Disorder (CD) – while controlling for a series of sociodemographic factors, family characteristics and adolescent experiences. Logistic regression analyses were used to determine if childhood conduct problems in the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth (NLSCY) Cycle 1 contributed to negative outcomes in adolescence in NLSCY Cycle 4. This was a prospective, population-based study of 3,725 adolescents (12-15 years old) in the NLSCY Cycle 4 (2000-2001) who were 6-9 years old in NLSCY Cycle 1 (1994-95). Childhood conduct problems were found to be associated with Non-violent offenses and Consumption of tobacco, cannabis, or alcohol in adolescence, but they were not found to be associated with Physically violent offenses or Deviant lifestyle in adolescence. Furthermore, children with conduct problems before the age of 10 were more likely to meet the symptom count diagnostic criteria for CD in adolescence.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».