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Enregistrement W4403348842 · doi:10.1007/s10964-024-02095-3

Generational Shifts in Adolescent Mental Health: A Longitudinal Time-Lag Study

2024· article· en· W4403348842 sur OpenAlexafffund
Meghan E. Borg, Taylor Heffer, Teena Willoughby

Notice bibliographique

RevueJournal of Youth and Adolescence · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensOntario Tech UniversityBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthHealth psychologyPsychologyLongitudinal studyAnxietyLegal psychologyClinical psychologySample (material)Depression (economics)Public healthDevelopmental psychologyPsychiatryDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is concern that adolescents today are experiencing a "mental health crisis" compared to previous generations. Research has lacked a longitudinal time-lag design to directly compare depressive symptoms and social anxiety of adolescents in two generations. The current study surveyed 1081 adolescents in the current generation (Mage = 14.60, SD = 0.31, 49% female) and 1211 adolescents in a previous generation (Mage = 14.40, SD = 0.51, 51% female) across the high school years (grades 9-12), 20 years apart. Mixed-effects analysis revealed that the Current-Sample reported higher and increasing mental health problems over time compared to the Past-Sample. Although most adolescents reported consistently low mental health problems, the Current-Sample had a higher proportion of adolescents who were consistently at risk across the high school years compared to the Past-Sample. These findings highlight while most adolescents in both generations do not report elevated mental health problems, there may be a small, yet growing, group of adolescents today at risk for experiencing a "mental health crisis".

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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