The Long-Term Health and Human Capital Consequences of Adverse Childhood Experiences in the Birth to Thirty Cohort: Single, Cumulative, and Clustered Adversity
Notice bibliographique
Résumé
Human capital-that is the cumulative abilities, education, social skills, and mental and physical health one possesses-is increasingly recognized as key to the reduction of inequality in societies. Adverse childhood experiences have been linked to a range of human capital indicators, with the majority of research in high-income, western settings. This study aims to examine the link between adverse childhood experiences and adult human capital in a South African birth cohort and to test whether associations differ by measurement of adversity. Secondary analysis of data from the Birth to Thirty study was undertaken. Exposure data on adversity was collected prospectively throughout childhood and retrospectively at age 22. Human capital outcomes were collected at age 28. Adversity was measured as single adverse experiences, cumulative adversity, and clustered adversity. All three measurements of adversity were linked to poor human capital outcomes, with risk for poor human capital increasing with the accumulation of adversity. Adversity was clustered by quantity (low versus high) and type (household dysfunction versus abuse). Adversity in childhood was linked to a broad range of negative outcomes in young adulthood regardless of how it was measured. Nevertheless, issues of measurement are important to understand the risk mechanisms that underlie the association between adversity and poor human capital.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».