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Enregistrement W2059464484 · doi:10.1111/j.1467-9507.2004.00281.x

Low and Middle Income Mothers’ Regulation of Negative Emotion: Effects of Children's Temperament and Situational Emotional Responses

2004· article· en· W2059464484 sur OpenAlexaff
Tanya S. Martini, Carol A. Root, Jennifer M. Jenkins

Notice bibliographique

RevueSocial Development · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSadnessAngerPsychologyTemperamentDevelopmental psychologySituational ethicsAnxietyPersonalityClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study investigated the effects of situational (child situational emotions) and dispositional (child temperament) child variables on mothers’ regulation of their own hostile (anger) and nonhostile (sadness and anxiety) emotions. Participants included 94 low and middle income mothers and their children (41 girls; 53 boys) aged 3 to 6 years. Children's situational emotions (anger, sadness, or fear) and parent emotion type (hostile or nonhostile) were important predictors of mothers’ regulation, but their effects were influenced by SES: Middle income mothers were more likely to control hostile than nonhostile emotions in response to child anger and sadness, and more likely than low income mothers to control hostile emotions in response to child sadness and fear. Low income mothers were more likely than middle income mothers to control nonhostile emotions in response to child anger. However, results also suggest that differences in emotion regulation between low and middle income mothers may stem from the link between SES and authoritarian parenting beliefs. Maternal regulation of negative emotion was not predicted by child temperament.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations129
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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