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Record W7104444213 · doi:10.71781/23318

Les atouts développementaux : une perspective longitudinale sur une population québécoise

2024· dissertation· fr· W7104444213 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationResearch methodologyStatistical analysisRural population

Abstract

fetched live from 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.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.322 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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