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Enregistrement W2132459215 · doi:10.1177/0165025408098022

Maternal socialization of children's anger, sadness, and physical pain in two communities in Gujarat, India

2009· article· en· W2132459215 sur OpenAlexaff
Vaishali V. Raval, Tanya S. Martini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSadnessAngerPsychologySocializationDevelopmental psychologyFeelingContext (archaeology)CollectivismSocial environmentSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the recognition of cultural influences in child socialization, little is known about socialization of emotion in children from different cultures. This study examined (a) Gujarati Indian mothers' reports concerning their beliefs, affective and behavioral responses to their children's displays of anger, sadness, and physical pain, and (b) their children's reported decisions to express felt emotion. Eighty mothers and their children (between 5 and 9 years) from two urban communities (suburban and old city) in Gujarat, India participated. Results indicated that Gujarati mothers considered their children's expressions of anger and sadness to be less acceptable than physical pain, and were more likely to convey to the child that the angry or sad expression was unacceptable than with physical pain. Mothers' beliefs about the acceptability of their children's displays were correlated with their reported behaviors in response to those displays, as well as with their children's decisions to express those feelings. Within-culture findings indicated that mothers in the old city considered their children's expressions to be less acceptable than mothers in the suburban community. The findings are discussed in the context of collectivist orientation, Hindu ideology, and social organization across the two communities that influence mothers' reported beliefs and behaviors.

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)0,002
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,397 · 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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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