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Enregistrement W4320507220

Associations between callous-unemotional traits and psychopathology in a sample of adolescent females.

2023· article· en· W4320507220 sur OpenAlexaff
Nathalie M. G. Fontaine, Annika Rozéfort, Vincent Bégin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalQuebec Network for Research on Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyConduct disorderPsychologyEmpathyClinical psychologyAnxietyAffect (linguistics)Psychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Callous-unemotional (CU) traits (e.g., lack of empathy and guilt, deficient affect) have been associated with severe and persistent patterns of conduct problems and antisocial behaviour as well as with poorer treatment outcomes. They are now a specifier to the diagnosis of conduct disorder. Objective: To examine the associations between CU traits and a wide set of psychopathological symptoms (e.g., anxiety, conduct disorder) in a sample of adolescent females. Method: = 50) self-reported on their levels of CU traits and psychopathological symptoms. Results: Participants recruited from high schools, compared to their counterparts from the youth center, had lower scores on most of the scales and subscales of CU traits and psychopathology. The total score of CU traits as well as the callousness-uncaring dimension were correlated with externalizing symptoms for the participants from the schools and from the youth center. However, the total score of CU traits as well as the unemotional dimension were correlated with internalizing symptoms especially among participants from the schools. Conclusions: Our analyses revealed differences in the patterns of associations depending on the subscales of CU traits and across sample types (i.e., school subsample versus youth center subsample), which should be considered in the assessment of psychopathology in these populations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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