Emergent patterns of risk for psychopathology: The influence of infant avoidance and maternal caregiving on trajectories of social reticence
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigated the influential role of infant avoidance on links between maternal caregiving behavior and trajectories at risk for psychopathology. A sample of 153 children, selected for temperamental reactivity to novelty, was followed from infancy through early childhood. At 9 months, infant avoidance of fear-eliciting stimuli in the laboratory and maternal sensitivity at home were assessed. At 36 months, maternal gentle discipline was assessed at home. Children were repeatedly observed in the lab with an unfamiliar peer across early childhood. A latent class growth analysis yielded three longitudinal risk trajectories of social reticence behavior: a high-stable trajectory, a high-decreasing trajectory, and a low-increasing trajectory. For infants displaying greater avoidance, 9-month maternal sensitivity and 36-month maternal gentle discipline were both positively associated with membership in the high-stable social reticence trajectory, compared to the high-decreasing social reticence trajectory. For infants displaying lower avoidance, maternal sensitivity was positively associated with membership in the high-decreasing social reticence trajectory, compared to the low-increasing trajectory. Maternal sensitivity was positively associated with the high-stable social reticence trajectory when maternal gentle discipline was lower. These results illustrate the complex interplay of infant and maternal behavior in early childhood trajectories at risk for emerging psychopathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».