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Enregistrement W1791100764 · doi:10.1111/j.1467-9507.2011.00600.x

Social Problem Solving in High‐risk Mother–Child Dyads: An Intergenerational Study

2011· article· en· W1791100764 sur OpenAlexaff
Julie P. Martin, Dale M. Stack, Lisa A. Serbin, Alex E. Schwartzman, Jane E. Ledingham

Notice bibliographique

RevueSocial Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyDevelopmental psychologySocial withdrawalObservational studySocial problem-solvingEarly childhoodObservational methods in psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examined the contribution of maternal childhood histories of aggression and social withdrawal to the prediction of mother–child social problem solving in the next generation. Fifty‐seven women (M = 37.32 years), previously rated (on a version of the pupil evaluation inventory) by their peers during childhood on measures of aggression and withdrawal, discussed conflicts with their 9‐ to 13‐year‐old children. Problem‐defining statements, solutions, and resolution strategies were coded using an observational measure developed by the authors. Maternal childhood histories of aggression and withdrawal predicted poorly sophisticated solutions in both mothers and children as well as antisocial solutions in children. Histories of withdrawal predicted solitary solutions in children as well as less guidance and structure during decision making. Findings suggest that mothers who were withdrawn, and those aggressive and withdrawn in childhood, display less sophisticated problem solving, which may be mirrored in children. Results have implications for the development of aggressive and withdrawn girls into parenthood and highlight a potential pathway for the transfer of risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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