Gene–environment interplay linking friends’ antisociality with different developmental trajectories of antisocial behavior during adolescence.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated gene-environment correlations and interactions underlying the association between distinct developmental trajectories of adolescents' antisocial behavior and their friends' antisociality. Participants were 398 twin pairs (53% girls; 87% European descent) followed from age 13 to 19 years. Self-reported antisocial behavior was obtained from the twins and from their friends. Latent class growth modeling identified three antisocial behavior trajectories: nonantisocial, stable-low, and persistent-high. Biometric modeling revealed significant genetic influence on the probabilities of following either the nonantisocial or the persistent-high antisocial behavior trajectory. In contrast, the probability of following the stable-low trajectory was almost entirely explained by environmental influences. All three trajectories were correlated with friends' antisociality and these correlations were entirely explained by shared underlying environmental-not genetic-pathways. Moreover, friends' antisociality moderated the relative influence of genetic factors on the probability of following the persistent-high trajectory, as well as the relative influence of environmental factors on the probability of following the stable-low trajectory. The discussion stresses the importance of distinguishing distinct developmental trajectories of antisocial behavior during adolescence and the differential moderating role played by friends' antisociality. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».