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Enregistrement W2025164093 · doi:10.1177/1359104507088342

South Asian Parents' Constructions of Praising Their Children

2008· article· en· W2025164093 sur OpenAlexaff
Nupur Dhingra Paiva

Notice bibliographique

RevueClinical Child Psychology and Psychiatry · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraiseEthnic groupPsychologyMulticulturalismDevelopmental psychologyDysfunctional familyQualitative researchThematic analysisSocial psychologySociologyPedagogyClinical psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While praise is considered an important element in moulding children's behaviour and is central to parent-training advice in the UK today, the literature from nonwestern cultures suggests that some communities do not view praise as positive. There is currently a dearth of systematic knowledge about how minority ethnic parents in Britain view praise. This qualitative study used thematic analysis to explore the childrearing beliefs of immigrant parents from South Asian backgrounds living in inner-city London, with a focus on their constructions of praising their preschool children. The emerging themes suggest that participants see young children's behaviour as instinctual and view instruction as the main parenting strategy required. Demonstrations of physical warmth and tangible rewards were widely used. While verbal praise was used to encourage compliance, these parents advised caution, saying that praising children risked the development of psychological attributes that were culturally judged as dysfunctional. There was relatively little emphasis on the individual child's ability but more on its effect on others in the hierarchy. These themes have some fundamental implications for the practice of clinical psychology in multicultural communities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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