Narrowing the transmission gap: A synthesis of three decades of research on intergenerational transmission of attachment.
Notice bibliographique
Résumé
Twenty years ago, meta-analytic results (k = 19) confirmed the association between caregiver attachment representations and child-caregiver attachment (Van IJzendoorn, 1995). A test of caregiver sensitivity as the mechanism behind this intergenerational transmission showed an intriguing "transmission gap." Since then, the intergenerational transmission of attachment and the transmission gap have been studied extensively, and now extend to diverse populations from all over the globe. Two decades later, the current review revisited the effect sizes of intergenerational transmission, the heterogeneity of the transmission effects, and the size of the transmission gap. Analyses were carried out with a total of 95 samples (total N = 4,819). All analyses confirmed intergenerational transmission of attachment, with larger effect sizes for secure-autonomous transmission (r = .31) than for unresolved transmission (r = .21), albeit with significantly smaller effect sizes than 2 decades earlier (r = .47 and r = .31, respectively). Effect sizes were moderated by risk status of the sample, biological relatedness of child-caregiver dyads, and age of the children. Multivariate moderator analyses showed that unpublished and more recent studies had smaller effect sizes than published and older studies. Path analyses showed that the transmission could not be fully explained by caregiver sensitivity, with more recent studies narrowing but not bridging the "transmission gap." Implications for attachment theory as well as future directions for research are discussed.
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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 | 0,025 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».