Delay discounting and family history of psychopathology in children ages 9–11
Notice bibliographique
Résumé
Delay discounting is a tendency to devalue delayed rewards compared to immediate rewards. Evidence suggests that steeper delay discounting is associated with psychiatric disorders across diagnostic categories, but it is unclear whether steeper delay discounting is a risk factor for these disorders. We examined whether children at higher risk for psychiatric disorders, based on family history, would demonstrate steeper delay discounting behavior using data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) study, a nationally representative sample of 11,878 children. We looked at associations between delay discounting behavior and family history of alcohol problems, drug problems, depression, mania, schizophrenia, and suicidal behavior. Correlations between family history of psychopathology and delay discounting behavior were small, ranging from ρ = - 0.02 to 0.04. In mixed effects models controlled for sociodemographic factors, family history of psychopathology was not associated with steeper delay discounting behavior. Sociodemographic factors played a larger role in predicting delay discounting behavior than family history of psychopathology. These results do not support the hypothesis that children with greater risk for psychopathology display steeper delay discounting behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».