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Enregistrement W2412922075 · doi:10.1002/ajcp.12053

Neighborhood Collective Efficacy Moderates the Association between Maternal Adverse Childhood Experiences and Marital Conflict

2016· article· en· W2412922075 sur OpenAlexafffund
Sheri Madigan, Mark Wade, André Plamondon, Jennifer M. Jenkins

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversité LavalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria
Mots-clésCollective efficacyPsychologyAdverse Childhood ExperiencesFeelingHealth psychologySocial connectednessMarital statusSocial supportDevelopmental psychologyAssociation (psychology)Clinical psychologyPublic healthDemographySocial psychologyPsychiatryMental healthMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a socio-demographically diverse sample of 501 caregivers participating in a longitudinal birth cohort study during the childbearing years, we examined whether neighborhood collective efficacy moderated the association between maternal adverse childhood experience (ACEs) and marital conflict. Maternal ACEs were assessed via retrospective reports. Neighborhood collective efficacy was measured via maternal and paternal reports at 2 months, and maternal reports of marital conflict were collected at infant age 2 and 18 months. Multiple linear regression analyses revealed that maternal ACEs were associated with increased marital conflict. Neighborhood collective efficacy moderated the association between early maternal ACEs and marital conflict, such that mothers experiencing ACEs had lower levels of marital conflict when exposed to high levels of neighborhood collective efficacy. Results suggest that extra-familial sources of social support and control, such as feelings of security, trust, order, and connectedness with others, may buffer the effects of early adversity on marital discord.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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