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Enregistrement W4395466247 · doi:10.1111/jcpp.13992

Childhood behavior problems and adverse economic outcomes: a <scp>30‐year population‐based</scp> study of intergenerational income mobility

2024· article· en· W4395466247 sur OpenAlexafffundabout
Vincent Bégin, Francis Vergunst, Catherine Haeck, Frank Vitaro, Richard E. Tremblay, Sylvana M. Côté, Nathalie M. G. Fontaine

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationGroup for Research in Decision AnalysisUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineResearch Unit on Children's Psychosocial MaladjustmentUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésOddsEducational attainmentPsychologyDemographyAnxietyPopulationSocioeconomic statusSocial mobilityAttention deficit hyperactivity disorderLogistic regressionDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objectives of this study were to (a) assess the associations between early behavioral problems and intergenerational income mobility (i.e., the degree to which income status is transmitted from one generation to the next), (b) verify whether these associations are moderated by child sex, and (c) explore indirect effects of early behavioral problems on income mobility via high school graduation. METHODS: Data were drawn from the Quebec Longitudinal Study of Kindergarten Children (n = 3,020; 49.17% girls). Participants were followed from age 6 to 37 years. Measures included parents' and teachers' ratings of behavioral problems at age 6 years as well as participants' (ages 30-35 years) and their parents' (when participants were aged 10-19 years) income data obtained from tax return records. Regression models were used to predict upward and downward mobility (i.e., increased or decreased income status from one generation to the next) from attention-deficit/hyperactivity problems, conduct/opposition problems, depression/anxiety problems, prosociality, and the quality of children's relationship with their caregiver. Two-way interaction effects between behavioral problems and child sex were examined and indirect effect models including high school graduation as a mediator of these associations were conducted. RESULTS: Despite their higher educational attainment, females had lower incomes and experienced lower upward (but higher downward) income mobility than males. For both females and males, higher levels of attention-deficit/hyperactivity and conduct/opposition problems were associated with decreased odds of upward mobility, whereas higher levels of attention-deficit/hyperactivity were associated with increased odds of downward mobility. Attention-deficit/hyperactivity problems, conduct/opposition problems as well as low prosociality were associated with lower educational attainment (no high school diploma), which in turn was associated with increased odds of downward mobility. CONCLUSIONS: Results highlight the importance of providing intensive support to children with early behavioral problems as a means of improving educational attainment and intergenerational income mobility.

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)0,001
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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · 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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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