The role of maternal factors in sibling relationship quality: a multilevel study of multiple dyads per family
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although many children grow up with more than one sibling, we do not yet know if sibling dyads within families show similarities to one another on sibling affection and hostility. In the present study the hypotheses were tested that (a) there will be significant between family variation in change in sibling affection and hostility and (b) this between family variation will be explained by maternal affective climate, operationalized as positive and negative ambient parenting, differential parenting and maternal malaise. METHODS: A general population sample of families with single and multiple sibling dyads were visited twice, 2 years apart. Up to 2 children in a family acted as informants; 253 relationships were rated in 118 families. A cross-classified, multilevel model was fit to separate between-family and within-family variance in sibling relationships while simultaneously controlling for informant and partner influences. RESULTS: Thirty-seven percent of the variance in change in sibling affection and 32% of the variance in change in sibling hostility was between family variance. The measured maternal affective climate including, maternal malaise and maternal ambient and differential hostility and affection explained between family differences. CONCLUSIONS: Sibling relationship quality clusters in families and is partly explained by maternal affective climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».