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Enregistrement W4285495963 · doi:10.1111/jcpp.13667

Genetic and environmental influences on temperament development across the preschool period

2022· article· en· W4285495963 sur OpenAlexaff
Chang Liu, Yao Zheng, Jody M. Ganiban, Kimberly J. Saudino

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental Health
Mots-clésTemperamentNegative affectivityPsychologyDevelopmental psychologyPositive affectivityPersonalitySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preschoolers' temperament characteristics are associated with children's long-term development. Such links underscore the importance of understanding factors that shape temperament during preschool. This is the first study to examine genetic and environmental sources of developmental growth in three temperament dimensions: surgency, negative affectivity, and effortful control, during the preschool period. METHODS: Biometric latent growth curve modeling was used to examine genetic, shared, and nonshared environmental contributions to the invariant level of and developmental growth in temperament, using a sample of 310 same-sex twin pairs (MZ = 123, DZ = 187) assessed at 3, 4, and 5 years of age. Temperament was assessed using primary caregiver's report on the Child Behavior Questionnaire-Short Form. RESULTS: All three temperament dimensions demonstrated linear increases from ages 3 to 5 years. The invariant levels of all three temperament dimensions were explained by genetic and nonshared environmental factors. Growth in surgency was fully explained by nonshared environmental factors, while growth in negative affectivity was mainly explained by genetic factors. Growth in effortful control was explained by genetic and nonshared environmental factors, although neither were significant due to large bootstrap standard errors. For negative affectivity and effortful control, the genetic factors that contributed to developmental growth were independent from those associated with their invariant levels. CONCLUSIONS: Collectively, these findings indicate that both genetic and nonshared environmental factors play important roles in the invariant levels of temperament. Findings also accord a critical role of children's nonshared environment in the development of surgency and to a lesser extent negative affectivity and effortful control. It is also notable that novel genetic effects contribute to developmental growth in negative affectivity and effortful control as children age, emphasizing the importance of integrating developmental models in genetic research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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