Caractéristiques sociofamiliales et personnelles qui permettent de distinguer les filles et les garçons présentant un trouble des conduites
Bibliographic record
Abstract
Cette étude vise à identifier les caractéristiques sociofamiliales et personnelles qui permettent de discriminer les filles des garçons présentant un trouble des conduites. L’échantillon est composé de 47 filles et 134 garçons âgés de 12 à 17 ans, présentant un diagnostic de trouble des conduites et référés au service de l’application des mesures des centres jeunesse du Québec. Le premier objectif de cette étude vise à identifier les variables qui permettent de distinguer les filles des garçons en prenant en compte les caractéristiques socioéconomiques des familles, les caractéristiques familiales, les caractéristiques personnelles des parents, les caractéristiques des relations parents-jeunes et les caractéristiques personnelles et sociales des jeunes. Le second objectif de l’étude vise à identifier, parmi les variables qui distinguent les filles et les garçons présentant un trouble des conduites, celles qui caractérisent plus particulièrement les filles. Les résultats indiquent que les filles se distinguent des garçons sur plusieurs variables, notamment, au plan de l’instabilité familiale, des antécédents d’agression sexuelle, des difficultés dans les relations parents-jeunes, de la nature des symptômes du trouble des conduites présentés, de la présence d’un diagnostic de dépression, de trouble oppositionnel et au plan de la présence d’idéations suicidaires et de tentatives de suicide antérieures. Ces résultats soutiennent la nécessité de proposer une intervention différente aux adolescentes desservies par les centres jeunesse pour un trouble des conduites de celle destinée aux garçons en prenant en compte certaines cibles d’intervention spécifiques.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".