MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385851059 · doi:10.1111/cdev.13994

Reconsidering the failure model: Using a genetically controlled design to assess the spread of problems from reactive aggression to internalizing symptoms through peer rejection across the primary school years

2023· article· en· W4385851059 sur OpenAlexafffund
Sharon Faur, Olivia Valdes, Frank Vitaro, Mara Brendgen, Michel Boivin, Brett Laursen

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyAggressionDevelopmental psychologyTwin studyGenetic modelStructural equation modelingMonozygotic twinHuman factors and ergonomicsPoison controlClinical psychologyHeritabilityGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the failure model (Patterson & Capaldi, 1990), peer rejection is the intermediary link between problem behaviors and internalizing symptoms. The present study tested the model with 464 monozygotic and same-sex dizygotic twin pairs (234 female, 230 male dyads). Teacher-reported reactive aggression and internalizing symptoms, and peer-reported peer rejection were collected at ages 6, 7, and 10 (from 2001 to 2008). Support for the failure model emerged in conventional non-genetically controlled analyses, but not twin-difference score analyses (which remove shared environmental and genetic contributions). Univariate biometric models attributed minimal variance in failure model variables to shared environmental factors, suggesting that genetic factors play an important unacknowledged role in developmental pathways historically ascribed to nonshared experiences in the failure model.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,557

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChild DevelopmentMême sujetChild and Adolescent Psychosocial and Emotional DevelopmentTravaux en français237 207