Trajectories of anxiety in a population sample of children: Clarifying the role of children's behavioral characteristics and maternal parenting
Notice bibliographique
Résumé
This study pursued three goals. The first goal was to explore children's trajectories of anxiety from age 6 to 12 using a representative community sample. The second goal was to assess the link between certain behavioral characteristics assessed in kindergarten (i.e., inattention, hyperactivity, aggressiveness, and low prosociality) and these trajectories. The third goal was to determine whether certain aspects of maternal parenting (i.e., warmth and discipline) could moderate the association between these characteristics and the trajectories of anxiety. A population sample of 2,000 children (1,001 boys, 999 girls) participated in this longitudinal study. Developmental trajectory analyses allowed us to identify four trajectory groups: low, low-increasing, high-declining, and high anxiety groups. Moreover, multinomial logistic regressions revealed a profile of children at risk of developing high anxiety symptoms (i.e., high group), characterized by sociofamily adversity, inattention, and low prosociality in the classroom. Hyperactivity was also found in this profile, but only for children exposed to a mother who showed little affective warmth. Finally, mothers' high level of discipline increased the odds of belonging to the high anxiety group. The results are discussed in relation to studies examining the association among anxiety, behavioral characteristics, and parenting during childhood.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».