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Enregistrement W7037006349

Cumulative Effects of Mothers' Risk and Promotive Factors on Daughters' Disruptive Behavior.

2012· article· en· W7037006349 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDigital Academic REpository of VU University Amsterdam (Vrije Universiteit Amsterdam) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCumulative effectsAffect (linguistics)Cumulative riskRisk assessmentRisk factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about the ways in which the accumulation of maternal factors increases or reduces risk for girls' disruptive behavior during preadolescence. In the current study, maternal risk and promotive factors and the severity of girls' disruptive behavior were assessed annually among girls' ages 7-12 in an urban community sample (N = 2043). Maternal risk and promotive factors were operative at different time points in girls' development. Maternal warmth explained variance in girls' disruptive behavior, even after controlling for maternal risk factors and relevant child and neighborhood factors. In addition, findings supported the cumulative hypothesis that the number of risk factors increased the chance on girls' disruptive behavior disorder (DBD), while the number of promotive factors decreased this probability. Daughters of mothers with a history of Conduct Disorder (CD) were exposed to more risk factors and fewer promotive factors compared to daughters of mothers without prior CD. The identification of malleable maternal factors that can serve as targets for intervention has important implications for intergenerational intervention. Cumulative effects show that the focus of prevention efforts should not be on single factors, but on multiple factors associated with girls' disruptive behavior.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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