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Enregistrement W7104444213 · doi:10.71781/23318

Les atouts développementaux : une perspective longitudinale sur une population québécoise

2024· dissertation· fr· W7104444213 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationResearch methodologyStatistical analysisRural population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S’inscrivant dans le paradigme du développement positif des jeunes, qui cherche à promouvoir les ressources et les forces des jeunes, le modèle des Atouts développementaux propose 40 atouts incluant des ressources internes (par exemple, les compétences interpersonnelles) et des ressources externes (par exemple, le soutien familial) qui favorisent le bien-être. Cependant, la recherche actuelle ne permet pas de décrire la stabilité des atouts ni de tester leur valeur prédictive sur le fonctionnement ultérieur. Cette étude a donc pour objectif d’opérationnaliser les atouts à partir des données de l'Étude longitudinale du développement des enfants du Québec (n=1245), d’étudier leurs trajectoires durant l'adolescence et leur valeur prédictive sur le fonctionnement adulte. Au total, 395 items ont été sélectionnés pour dériver les atouts, les catégories et les dimensions. La plupart de ces indices à 12, 13, 15 et 17 ans, montrent une cohérence interne et une structure factorielle adéquates. Les trajectoires des dimensions sont stables pour la dimension des atouts externes et diminuent pour les atouts internes. Les atouts externes à l'âge de 12 ans prédisent les symptômes anxieux et dépressifs, et les comportements prosociaux et antisociaux. Inversement, les valeurs initiales et les changements des atouts internes prédisent les symptômes dépressifs, les comportements prosociaux et antisociaux, et la consommation problématique d'alcool. Cette étude montre que les atouts peuvent être opérationnalisés efficacement dans des cohortes longitudinales à l'aide de questionnaires standardisés et souligne l'importance d'une approche cumulative et longitudinale pour explorer comment les atouts développementaux contribuent à prédire le fonctionnement ultérieur.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,322 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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