Association entre le risque génétique et l’agression physique à l’âge scolaire : le rôle médiateur des comportements externalisés et des expériences adverses précoces
Bibliographic record
Abstract
Il y a consensus qu’approximativement la moitié des différences individuelles liées à l’agression physique sont héritées. Cependant, les premières manifestations comportementales et sociales de cette propension génétique demeurent inconnues. Cette étude vise à tester l’hypothèse selon laquelle, les scores polygéniques liés à l’agression (SPGAG) et au trouble du déficit de l’attention/hyperactivité (TDAH; SPGTDAH), tous deux ayant précédemment été associés à l’agression physique à l’âge scolaire, se manifesteraient d’abord par des comportements externalisés et des expériences adverses à la petite enfance. Les données génétiques de 718 participants (44,6 % garçons) de l’Étude longitudinale du développement des enfants du Québec (ELDEQ) ont été utilisées pour estimer les SPGs. L’agression physique à l’âge scolaire a été rapportée à six reprises entre 6 et 13 ans par des enseignants indépendants. Les mères ont rapporté les comportements externalisés (agression physique, hyperactivité, opposition) et les expériences adverses (difficultés avec les pairs, pratiques parentales hostiles et coercitives) à trois occasions entre l’âge de 3½ et 5 ans. Les résultats indiquent que ces deux SPGs prédisent l’agression physique à l’âge scolaire. Néanmoins, seules les difficultés avec les pairs expliquent l’association entre le SPGAG et l’agression physique. L’hyperactivité, l’opposition et les pratiques parentales hostiles et coercitives sous-tendent toutes, de façon séparée, l’association entre le SPGTDAH et l’agression physique à l’âge scolaire, bien que seule l’hyperactivité ait une contribution unique lorsque ces construits sont examinés simultanément. Ces résultats contribuent à décrire comment l’étiologie génétique liée à l’agression physique se manifeste à la petite enfance, identifiant ainsi des cibles précoces d’intervention.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".