Characterizing the role of unpredictability within different dimensions of early life adversity
Notice bibliographique
Résumé
Dimensional models of early life adversity highlight the distinct roles of deprivation and threat in shaping neurocognitive development and mental health. However, relatively little is known about the role of unpredictability within each dimension. We estimated both the average levels of, and the temporal unpredictability of deprivation and threat exposure during adolescence in a high-risk, longitudinal sample of 1354 youth (Pathways to Desistance study). We then related these estimates to later life psychological distress, and Antisocial and Borderline personality traits, and tested whether any effects are mediated by future orientation. High average levels of both deprivation and threat exposure were found to be associated with worse mental health on all three outcomes, but only the effects on Antisocial and Borderline personality traits were mediated by decreased future orientation, a pattern consistent with evolutionary models of psychopathology. Unpredictability in deprivation exposure proved to be associated with increased psychological distress and a higher number of Borderline traits, but with increased future orientation. There was some evidence of unpredictability in threat exposure buffering against the detrimental developmental effects of average threat levels. Our results suggest that the effects of unpredictability are distinct within different dimensions of early life adversity.
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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 ».