Notice bibliographique
Résumé
Though the vulnerabilities and disadvantages of youths not in employment, education or training (NEET) are widely acknowledged, little mental health research has focused on the conditions that precede youths disengaging from school or work; how and to what extent such disengagement intersects with mental illness; and how early functional disengagement impacts overall outcomes.This symposium addresses these knowledge gaps.Sloan describes the post-secondary outcomes of young adults with emotional and behavioral disorders.Using data from an American longitudinal epidemiological study, she illustrates the interplay of sociodemography, diagnoses and outcomes in youths who had psychiatric disorders by age 16.Healy presents an Irish community-based investigation of the effects of childhood psychotic experiences on global functioning.Compared to children who reported no psychotic experiences, those who did had poorer functioning that persisted into early adulthood.Notably, their underlying global vulnerability extended beyond diagnosable disorders.Henderson shows that NEET youths presenting at Canadian clinical and non-clinical services were likelier to have concurrent mental health and substance use concerns, legal troubles and crime/violence problems; be in unstable housing situations; and need welfare aid.Iyer paints a picture of NEET youths at a Canadian early psychosis program having longer prodromes characterised by unrelenting illness and plummeting premorbid adjustment.This, along with longer durations of untreated psychosis, suggests that NEET youths follow a distinct trajectory of clinical and functional decline.Finally, Cannon (discussant) will situate these findings within what is currently known about youth mental illness and functioning, and highlight their services, research and policy implications.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,524 | 0,331 |
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 ».