La persistance des troubles des conduites chez les garçons âgés de 6 à 11 ans: effets principaux et interaction du contexte familial et du tempérament des enfants
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à l’étude de l’interaction des variables familiales et de tempérament sur la persistance des conduites antisociales chez les enfants âgés de 6 à 11 ans. Ces variables sont identifiées comme des facteurs associés de près à l’émergence et au maintien des troubles de comportement chez les enfants. Le cadre conceptuel sur la persistance de ces troubles met de l’avant l’origine multifactorielle et la nécessité de considérer les interactions personne environnement dans la vérification d’hypothèses de recherche. Le devis comprend deux temps de mesure et l’échantillon est de 31 enfants âgés de 6 à 11 ans pris en charge par un centre jeunesse et qui présentaient tous des troubles des conduites au début de l’étude. Les pratiques parentales et le tempérament ont été testés dans un modèle de régression logistique par étape qui visait à prédire la présence de trouble des conduites un an plus tard tout en contrôlant le nombre initial de symptômes. Les résultats indiquent que l’interaction entre le manque de supervision parentale et le niveau de réactivité de l’enfant est significativement associé à la persistance du trouble des conduites.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".