A Novel Look at Peer Problems: Examining Predictors of Children’s Sociometric Ratings of Classmates With ADHD Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Research predominantly focuses on problematic behaviors in children with symptoms of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) to explain why they are disliked by their classroom peers. By contrast, the current study explores characteristics of peers that are associated with them disliking classmates with ADHD symptoms. To do so, we undertook a novel methodological approach using hierarchical linear modeling to examine the strength of the association between child characteristics, their sociometric ratings given to classmates, and the recipients’ ADHD symptom levels. Participants were 194 children (Grades K–4) in 12 classrooms. Using the sociometric method, children rated their liking versus disliking of each classmate. Children’s ADHD symptoms were reported by the teacher. Children’s self-reported stigma about ADHD, their own sociometric ratings received, and teacher ratings of children’s academic competence were collected. Results suggested that children who reported more stigma about ADHD, and who were more socially and academically competent, had a stronger negative association between the sociometric ratings they gave and the recipients’ ADHD symptoms (i.e., were more likely to dislike classmates with ADHD symptoms). These effects were strongest at the end of the academic year relative to the beginning of the year. Implications for interventions targeting the peer group are discussed.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».