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Enregistrement W2069793128 · doi:10.1037/0012-1649.44.1.155

Nonmaternal care in infancy and emotional/behavioral difficulties at 4 years old: Moderation by family risk characteristics.

2008· article· en· W2069793128 sur OpenAlexafffundabout
Sylvana M. Côté, Anne I. H. Borge, Marie‐Claude Geoffroy, Michael Rutter, Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalSocial Sciences and Humanities Research CouncilMolson FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPsychologyAggressionModerationDevelopmental psychologyAssociation (psychology)Clinical psychologyDemographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors examined the role of familial risk and child characteristics in the association between the type of child care in infancy (maternal care [MC]) versus nonmaternal care [NMC]) and emotional/behavioral difficulties at 4 years old. Canadian families (N=1,358) with children between 1 and 12 months old were followed over 4 years. Family risks were found to moderate the association between type of child care and physical aggression. MC in infancy was associated with lower levels of physical aggression among children from a low-risk family background but not among those from a high-risk family background. The effect size was small (d=-0.16; confidence interval [CI]=-0.3, -0.01). Family risk and the sex of the child moderated the association between child care and emotional problems. MC in infancy was associated with a lower level of emotional difficulties among girls from low-risk families but not among boys or among children from high-risk families. The effect size was moderate (d=-0.44; CI=-0.65, -0.23). The study indicates that the effect of child care type in infancy varies by family and child characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations91
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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