Trajectories of academic performance in sexually abused children and potential correlates
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood sexual abuse (CSA) is associated with detrimental consequences in children, including lower academic performance. However, studies have rarely explored the diversity of longitudinal academic profiles among CSA victims. Objectives: The objectives of this study were (1) to identify trajectories of academic performance in CSA victims and (2) to explore potential correlates of these trajectories. Participants and settings: The study involved 738 Canadian children between the ages of 5 and 14 who had experienced CSA and their non-offending parent and their teacher. Methods: At three different assessment times, spaced 6 months apart, the child’s teacher was invited to complete a questionnaire regarding the child’s academic performance. Measures of potential correlates of the trajectories were assessed by teacher (child’s behavior problems), parents (children’s experience of peer victimization) and children (coping strategies). Results: The three-trajectory model was selected as the final model. The High functioning trajectory (42%) included children who exhibited high academic performance at the first assessment but decreased slightly over time. The Low and Increasing trajectory (16%) identified children whose academic results were initially low but improved over time. Finally, the Moderate and Stable trajectory (42%) comprised children with an average academic performance over time. Compared to the other two groups, children in the High functioning trajectory were less likely to report peer victimization and show externalizing and internalizing behavior problems as assessed by caregiver and teacher. They were also younger and living in more socially and economically advantaged backgrounds. Conclusions: These results emphasize the crucial role of available resources in a child’s environment and their protective effect on their academic adaptation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».