Childhood predictors of psychopathic traits in a sample of males followed from age 6 to 33
Bibliographic record
Abstract
Résumé Introduction Les traits psychopathiques sont associés à de multiples conséquences négatives, comprenant la violence, les vols et autres crimes, et sont souvent accompagnés de maladies mentales. Ils imposent une charge financière et psychologique lourde sur les individus et sur toute la société. Ces conséquences malencontreuses des traits psychopathiques exigent une détection et un traitement précoces pour les personnes affectées, parce qu’une intervention sur des individus plus âgés est moins efficace et plus coûteuse. Une détection et un traitement précoces des traits psychopathiques exigent une compréhension profonde et une bonne connaissance de leurs prédicteurs et de leurs signes précoces. Des articles publiés antérieurement rapportent plusieurs facteurs de l’enfance qui sont associés aux traits psychopathiques à l’âge adulte : environnement pauvre, statut socio-économique de la famille, troubles de comportement dans l’enfance et l’adolescence, et la performance scolaire. Cependant, les études prospectives menées sur ces prédicteurs sont rares. La plupart des études sur ces prédicteurs sont rétrospectives, et contiennent peu de variables analysées. D’autres études ont été faites sur une période de suivi très courte, et d’autres encore ont été conduites sur des population spécifiques, tels les prisonniers ou les malades recrutés dans des cliniques, ce qui limite la généralisation des résultats. Objectifs Cette thèse a pour but d’identifier les variables environnementales, familiales et individuelles mesurées dans l’enfance, qui prédisent les traits psychopathiques à l’âge adulte. Ces objectifs seront rapportés dans trois articles. Le premier article a pour but de déterminer la valeur prédictive de l’environnement et des caractéristiques des parents, mesurés lorsque l’individu avait 6 ans, 10 ans et 12 ans, et la valeur prédictive du progrès scolaire de cet individu à 12 ans, en rapport avec le niveau des traits psychopathiques du même individu à 33 ans. Le deuxième article a pour but d’identifier les interconnections latentes entre ces variables de l’environnement, de la famille et de l’enfance, qui conduisent aux traits psychopathiques à 33 ans. Et le troisième article a pour but de comparer les sous-types de participants qui présentent des troubles de conduite, avec ou sans caractère sans coeur ni émotion, en ce qui concerne les traits psychopathiques à 33 ans, la violence et les maladies mentales. Méthodes Deux études de cohorte ont été utilisée pour extraire les données analysées dans cette thèse, l’Étude Longitudinale et Expérimentale de Montréal (Tremblay et al., 1991) et l’Étude Longitudinale du Québec sur les Enfants des Garderies (Rouquette et al., 2014). Un total de 311 participants ont été inclus dans les analyses finales. Les variables ont été investiguées dans l’environnement et la famille de chaque participant en questionnant les parents et en consultant les services scolaires et judiciaires de la province du Québec, sur une période de vie allant de l’âge de 6 ans jusqu’à l’âge adulte. Les analyses statistiques ont été conduites en fonction des objectifs de l’étude : 1) Analyses de régression linéaire hiérarchique : pour ressortir les prédicteurs des traits psychopathiques à 6 ans, à 10 ans et à 12 ans; 2) Modèles d’équation structural : pour identifier les interconnections latentes entre les prédicteurs; 3) Modèles de régression logistique multinomiale : pour ressortir les associations entre groupes de risque, construits en utilisant les facteurs de risque de l’enfance et leur association avec les traits psychopathiques, tels que les comportements violents, et les maladies mentales. Conclusion and recommandation Jusqu’à ce jour, tous les programmes d’intervention ciblant les traits psychopathiques et leurs prédicteurs sont construits sur base de prévention secondaire ou tertiaire, essayant de normaliser des troubles de comportement déjà présents, ou essayant de traiter leurs conséquences négatives. Partant de nos trouvailles, nous avons montré l’efficience de programmes d’intervention élaboré selon la philosophie d’intervention primaire. En effet, nous avons montré que les programmes d’intervention pourraient être moins coûteux pour la société, et plus efficace dans la correction des mauvais comportements de l’enfance et de l’adolescence, s’ils étaient appliqués préventivement, bien avant la manifestation des prédicteurs des traits psychopathiques et leurs corollaires. Ceci implique que ces interventions devraient cibler, non seulement les prédicteurs de l’enfance et leurs corollaires, mais aussi ceux qui peuvent se manifester chez les futurs parents, tant dans la période prénatale que dans la période post-natale. Nous soulignons donc l’importance d’implanter des programmes d’intervention primaire ciblant les traits psychopathiques, programmes similaires à ceux qui existent pour d’autres problèmes de santé publique.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".