Gifted children: What and how to care?
Notice bibliographique
Résumé
Gifted children may have a greater risk of experiencing mental health and socio-behavioural issues than the general child population. The present study investigates the protective and risk factors for the mental health and sleep patterns of gifted children and aims to determine if Meaning Mindset (MM), Mental Wellbeing (MWB), Sleep Patterns, Social Support, and Strengths and Challenges among gifted children are interrelated. Participants (N=17, 12 boys, 5 girls, Mage = 11.50 years, SD = 3.78 years) are gifted children (IQ ≥130) recruited through 25 Facebook pages for parents of gifted children across Canada, Association for Bright Children branches across Ontario, and an association for Gifted Education. Primary caregivers provided ratings of child sleep patterns and disruptions using a sleep log and descriptions of their children’s Gifted Strengths and Challenges (GSC). Demographic questions were also asked. Gifted children provided ratings of their MM and their MWB. Results from this study indicated that children’s IQ scores were significantly inversely associated with MM, positively associated with frequency of nighttime awakenings and with GSC, but, notably, do not suggest any significant relationships with total sleep duration and MWB. Further, GSC was inversely associated with MWB and MM, as well as positively associated with IQ score and night awakenings. Notably, the findings from this study also highlight the moderating role of GSC not only in the relationship between child sleep duration and MM but also in the relationship between total sleep duration and child-reported MWB. Additionally, a mediation analysis revealed the mediating role of MM in the relationship between GSC and MWB. These results provide valuable insights into both the protective and risk factors that could potentially influence the well-being of gifted children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».