Children's Mental Health over the Early Life Course: The Impact of Economic Resources, Neighborhood Disorder, and Family Processes
Notice bibliographique
Résumé
Drawing upon a stress process and life course framework, and using data from the Child Supplement of the National Longitudinal Survey of Youth, the three papers presented in this dissertation examine the extent to which economic resources, neighborhood disorder, and family processes influence children’s trajectories of mental health.\nIn the first paper, I empirically construct six categories that represent children with comparable profiles of family income over time: increasing, decreasing, fluctuating, and stability across low-, medium-, and high-income families. The income categories are incorporated in multiple group latent growth curve models to assess the extent to which they initiate and shape children’s mental health trajectories from age 4 to 14. Results reveal significant disparities in antisocial behavior and depression/anxiety at age 4 and over time across the income categories.\nIn the second paper, I use these income categories to examine how stability and change in family income influences trajectories of maternal emotional support and the provision of cognitive stimulation in children’s home environments. In subsequent analyses, I examine the extent to which these different economic profiles moderate the relationship between family processes and children’s mental health trajectories.\nIn the third and final paper, I examine the relationship between stability and change in perceived neighborhood disorder and children’s trajectories of mental health. I conceptualize perceived neighborhood disorder as a two-part process involving a binary component that distinguishes between children exposed to minimal vs. high levels of disorder, and a continuous component that represents the actual level of disorder for children in the latter category. These two processes capture stability and change in neighborhood disorder over time, and are included in parallel process latent growth models to examine their separate and distinct impact on children’s trajectories of mental health.\nThe results from these papers underscore that the duration and sequencing of socioeconomic status, both at the family and neighborhood level, have important implications for children’s mental health and family processes. The results also underscore the complex and dynamic ways family processes influence children’s mental health in different economic contexts.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».