Evocative effects of children's education‐associated genetics on maternal parenting: results from the Norwegian mother, father and child cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background It has long been hypothesized that increasing heritability with age of cognitive and educational performance is partly attributable to evocative gene–environment correlation. However, this hypothesis has not been widely tested. Methods We addressed this gap by examining whether children's education polygenic scores ( PGS edu ) were associated with maternal self‐reported positive and literacy‐focused parenting when children were 5 years old, and if evoked parenting differences mediated genetic effects on children's educational outcomes (mother‐reported at 6–8 years of age), while controlling for parental PGS edu . We also investigated whether maternal reports of children's language at 5 years old were associated with parenting and mediated genetic effects on educational performance. These questions were addressed in a sample of 83,627 parent‐offspring trios from the Norwegian Mother, Father and Child Cohort Study, a longitudinal population‐based pregnancy cohort. Results Children's PGS edu were significantly associated with maternal literacy‐focused (β = .03, 95% CI [0.01, 0.05], p = .021) but not positive parenting (β = 0.01, 95% CI [−0.02, 0.05], p = .410), and literacy‐focused parenting significantly mediated the effects of children's PGS edu on their educational performance (β = 0.01, 95% CI [1 × 10 −3 , 0.01], p = .023). Children's language was associated with maternal parenting and mediated the effects of children's PGS edu on their educational performance (β = 0.01, 95% CI [3 × 10 −3 , 0.02], p = .002). Conclusions These findings support our hypotheses and suggest early language and parenting may be mechanisms implicated in the pathways from children's genetics to their educational outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».