Childhood Gender Variance and the Autism Spectrum: Evidence of an Association Using a Child Behavior Checklist 10-Item Autism Screener
Notice bibliographique
Résumé
Childhood gender variance (GV) is associated with autism spectrum disorder (ASD) diagnosis/traits; however, this association has mainly been investigated in clinical samples. An ASD screening measure based on 10 items from the commonly used Child Behavior Checklist (CBCL) might enable investigation of this association in a wider variety of (non-clinical) populations where the CBCL and a measure of GV are available. We investigated whether GV in 6- to 12-year-olds (N = 1719; 48.8% assigned male at birth) from a community sample showed an association with the CBCL 10-item ASD screener. The Gender Identity Questionnaire for Children measured GV. The CBCL 10-item ASD screener measured ASD traits. The remaining CBCL items provided a measure of children’s general emotional and behavioral challenges. Higher GV was associated with higher CBCL ASD screener scores, including when controlling for the remaining CBCL items. The CBCL 10-item ASD screener can be useful for investigating the link between GV and ASD traits in 6- to 12-year-olds. Given that the CBCL is commonly employed, secondary analyses of existing datasets that also included a measure of GV could enable investigation of how widely the association between GV and ASD applies across a variety of populations.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».