Development of a Childhood Attachment and Relational Trauma Screen (CARTS): a relational-socioecological framework for surveying attachment security and childhood trauma history
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current psychometric measures of childhood trauma history generally fail to assess the relational-socioecological context within which childhood maltreatment occurs, including the relationship of abusers to abused persons, the emotional availability of caregivers, and the respondent's own thoughts, feelings, and actions in response to maltreatment. OBJECTIVE: To evaluate a computerized approach to measuring the relational-socioecological context within which childhood maltreatment occurs. METHOD: The psychometric properties of a Childhood Attachment and Relational Trauma Screen (CARTS) were evaluated as a retrospective survey of childhood maltreatment history designed to be appropriate for completion by adults. Participants were undergraduates (n=222), an internet sample (n=123), and psychiatric outpatients (n=30). RESULTS: The internal reliability, convergent, and concurrent validity of the CARTS were supported across samples. Paired differences in means and correlations between rated item-descriptiveness to self, mothers, and fathers also accorded with findings of prior attachment and maltreatment research, illustrating the utility of assessing the occurrence and effects of maltreatment within a relational-socioecological framework. CONCLUSIONS: Results preliminarily support a new survey methodology for assessing childhood maltreatment within a relational-socioecological framework. Further psychometric evaluation of the CARTS is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».