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Enregistrement W4390342148 · doi:10.1002/pchj.717

Effects of polygenes, parent–child relationship and frustration on junior high school students' aggressive behaviors

2023· article· en· W4390342148 sur OpenAlexaff
M. Zhang, Zhenli Jiang, Kedi Zhao, Yao‐Hua Zhang, Min Xu, Xiaohui Xu

Notice bibliographique

RevuePsyCh Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésPolygeneAggressionPsychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyFrustrationSocial psychologyMedicineQuantitative trait locus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of the interaction between polygenes and the parent-child relationship on junior high school students' aggressive behaviors were explored through the frameworks of gene-endophenotype-behavior and neurophysiological basis. A total of 892 junior high school students participated in this study. They were asked to complete self-reported questionnaires, and saliva samples were collected. Results showed that 5-HTTLPR, MAOA-uVNTR, COMT (rs4680), and Taq1 (rs1800497) of the DRD2 gene affected students' aggressive behaviors in an accumulative way. The polygenic risk score explained 3.4% of boys' aggression and 1.1% of girls' aggression. The interactions between polygenic risk score and parent-child conflict significantly affected the aggressive behaviors of male students, but did not show any significant effect on those of female students. The interactional effect of polygenic risk score and parent-child conflict on junior high school students' aggressive behaviors was completely mediated by frustration. However, the interaction effect of polygenic risk score and parent-child affinity on aggression was not affected by frustration. This study helps us better understand junior high school students' aggressive behaviors and promotes the prevention and correction of adolescents' problem behaviors.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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