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Enregistrement W2157001607 · doi:10.1177/0265407500176005

A Meta-Analysis of Time between Maternal Sensitivity and Attachment Assessments: Implications for Internal Working Models in Infancy/Toddlerhood

2000· article· en· W2157001607 sur OpenAlexaff
Leslie Atkinson, Alison Niccols, Angela Paglia, Jennifer Coolbear, Kevin C. H. Parker, Lori Poulton, Sharon Guger, Gill Sitarenios

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Personal Relationships · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensYork UniversityHotel Dieu HospitalHamilton Health SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationToddlerPsychologyMaternal sensitivityDevelopmental psychologyMeta-analysisSensitivity (control systems)Sample size determinationSocial psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This meta-analysis of maternal sensitivity and infant/toddler attachment security includes 41 studies with 2243 dyads. Its purpose is to explore the impact of time between assessments of maternal sensitivity and attachment security on the strength of association between these two constructs. We also examined the interrelationships between this moderator variable and other moderators identified in the literature, such as age and risk status of the sample. We found an overall effect size of r = .27 linking sensitivity to security. However, time between assessment of sensitivity and attachment security moderates this effect size, such that: (1) effect sizes decrease dramatically as one moves from concurrent to nonconcurrent assessments, and (2) temporally distant assessments are a sufficient condition for small effect size; that is, if the time between assessments is large, then a relatively small effect size linking sensitivity and attachment is certain. We also found that time between sensitivity and attachment assessments may account for earlier findings indicating that effect sizes linking sensitivity to security differ according to age of child and sample risk status. Findings are discussed in terms of internal working models and environmental stability.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,036
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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