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Enregistrement W4295760963 · doi:10.1080/00221325.2022.2121638

Child Cognitive Flexibility and Maternal Control: A First Step toward Untangling Genetic and Environmental Contributions

2022· article· en· W4295760963 sur OpenAlexaff
Frédéric Thériault‐Couture, Célia Matte‐Gagné, Samuel Dallaire, Mara Brendgen, Frank Vitaro, Richard E. Tremblay, Jean R. Séguin, Ginette Dionne, Michel Boivin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Genetic Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Cognitive flexibilityCognitionDevelopmental psychologyPsychologyTask (project management)Bivariate analysisExecutive functionsBehavioural geneticsComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Executive functions (EF) play an essential role in many spheres of child development. Therefore, it is crucial to get a better understanding of their etiology. Using a genetic design that involved 934 twins (400 monozygotic), this study examined the etiology of cognitive flexibility, a component of EF, at 5 years of age and its phenotypic and etiological associations with maternal control. Cognitive flexibility was measured in a laboratory setting at 5 years of age using a well-known EF-task, i.e. the Dimensional Change Card Sort (DCCS). Maternal control was measured using a self-report questionnaire. The univariate genetic model demonstrated that environmental factors mainly explained individual differences in preschoolers’ performance on the DCCS task. A bivariate genetic model demonstrated that non-shared environmental mechanisms mainly explained the association (r = .−13) between maternal control and children’s performance on the DCCS task. This study represents a preliminary step toward a better understanding of the genetic and environmental contributions underlying the relation between parenting behaviors and children’s EF.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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