Perinatal risk factors for young adults to be Not Engaged in Employment, Education or Training (NEET)
Notice bibliographique
Résumé
En 2019, 31 % et 14 % des jeunes femmes et hommes mondialement ont déclaré de n’être pas engagé en emploi, en études ou en formation (NEET). Cette étude a examiné les voies de développement menant au statut NEET chez les jeunes adultes en étudiant l'association entre les adversités périnatales et le statut NEET et le rôle médiateur de comportements extériorisés. Les données proviennent de l'Étude Longitudinale du Développement des Enfant du Québec (ÉLDEQ, n = 974). L'analyse des classes latentes a identifié quatre profils d'exposition: faible adversité; adversité de la croissance fœtale, qui incluent les participants rencontrant des problèmes de croissance in utero et après la naissance ; les complications d’accouchement, qui incluent les participantes qui connaissent des complications pendant l'accouchement; l’adversité familiale, qui se compose de participants qui ont vécu l'adversité dans leur vie familiale. Les associations entre les profils périnatals, le statut NEET et le rôle médiateur présumé de comportements extériorisés ont été étudiées à l'aide de la modélisation par équation structurelle. Le risque de devenir NEET était plus élevé pour les enfants ayant subi une adversité familiale (OR = 3,19 [IC 95 % : 2,31-4,40], p < 0,001) et de croissance fœtale (2,03 [1,11-3,71], p = 0,022). Les problèmes d’extériorisation ont médié l'association entre l'adversité familiale et le statut de NEET (1,03 [1,01-1,06], p=0,003). La prévention du statut NEET devrait englober les facteurs de risque lié à la croissance fœtale et l’adversité familiale, qui peuvent aider les efforts de prévention pendant la période périnatale.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».