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Enregistrement W4391544599 · doi:10.17583/ijep.12741

Neuropsychological Assessment in Schooled Adolescent Offenders and Non-Offenders

2024· article· en· W4391544599 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald Ruiz Peña, Mariana Pino, Juan Contreras

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad del Magdalena
Mots-clésNeuropsychologyPsychologyNeuropsychological assessmentClinical psychologyJuvenile delinquencyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents who break the law have experienced situations that increase the likelihood of becoming involved in criminal activities such as drug use, gang involvement, adverse economic conditions, among others. All this, added to their stage of human development, which is characterized by physical, cognitive, social and emotional changes, can lead them to have deficiencies in their cognitive processes and at the same time present educational difficulties. The purpose of this study is to evaluate different cognitive processes of these adolescents in comparison to a control group with similar characteristics but who have not committed any crime and whose education has not been interrupted. For this purpose, were included (n = 62) adolescent offenders and (n = 62) adolescent non-offenders of male sex and aged 14 to 18 years was taken. Basic sociodemographic data on their education and psychoactive substance use were collected, as well as cognitive data with tests such as Ineco Frontal Screening for executive functions, Montreal Cognitive Assessment for general functions, among others. The results showed significant differences in executive functions, attentional processes, memory and language. These difficulties can be key to school performance, therefore, educational interventions adapted to these adolescents are suggested.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,407 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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