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Enregistrement W4383710793 · doi:10.1111/cdev.13967

Mechanisms and pathways linking kindergarten behavior problems with mid-life employment earnings for males from low-income neighborhoods

2023· article· en· W4383710793 sur OpenAlexafffund
Francis Vergunst, Frank Vitaro, Mara Brendgen, Marie‐Pier Larose, Alain Girard, Richard E. Tremblay, Sylvana M. Côté

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds de recherche du QuébecSocial Sciences and Humanities Research CouncilCanada Foundation for Innovation
Mots-clésEarningsPsychologyPsychosocialAggressionEducational attainmentDevelopmental psychologyGraduation (instrument)CohortSocioeconomic statusDemographyPsychiatryPopulationEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood behavior problems are associated with reduced labor market participation and lower earnings in adulthood, but little is known about the pathways and mechanisms that explain these associations. Drawing on a 33-year prospective birth cohort of White males from low-income backgrounds (n = 1040), we conducted a path analysis linking participants' teacher-rated behavior problems at age 6 years-that is, inattention, hyperactivity, aggression-opposition, and low prosociality-to employment earnings at age 35-39 years obtained from tax records. We examined three psychosocial mediators at age 11-12 years (academic, behavioral, social) and two mediators at age 25 years (non-high school graduation, criminal convictions). Our findings support the notion that multiple psychosocial pathways-especially low education attainment-link kindergarten behavior problems to lower employment earnings decades later.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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