Callous-Unemotional Traits in Adolescents' Daily Life: Associations with Affect and Emotional and Conduct Problems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intensive longitudinal methods (e.g., daily diary) inform understanding of dynamic processes by parsing within-person state-like fluctuations from stable between-person trait-like differences. In this exploratory study, we investigated whether self-reported callous-unemotional (CU) traits (callousness, uncaring) demonstrated daily fluctuations, as well as whether daily CU traits were associated with multiple forms of daily emotional and behavioral functioning. A sample of 99 adolescents (55.8% female; Mage = 14.60 years) provided baseline information and completed a naturalistic 30-day diary reporting on CU traits, positive and negative affect, and emotional and conduct problems in their daily lives. Dynamic structural equation modeling revealed that many CU traits items showed within-person autoregressive and cross-lagged links; however, there was substantial between-person variation in within-person fluctuations across items. At the subscale level, cross-day associations were observed between callousness and uncaring, conduct problems and uncaring, positive affect and callousness, negative affect and emotional problems, and emotional problems and negative affect. By harnessing intensive longitudinal data, our findings provide preliminary state-level evidence of CU traits, as well as functional information with regards to CU traits and emotional and behavioral problems in daily life. We consider the implications of our findings in terms of informing future CU traits intensive longitudinal evaluations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».