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Enregistrement W2561261461 · doi:10.71781/18915

Maternal history of early adversity and child emotional development : investigating intervening factors

2016· dissertation· en· W2561261461 sur OpenAlexfundno aff
Andrée–Anne Bouvette–Turcot

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésDevelopmental psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cette thèse était de contribuer à l’avancement des connaissances quant aux circonstances permettant une transmission intergénérationnelle du risque émanant de l’adversité maternelle et aux mécanismes sous-tendant cette transmission, dans quatre articles empiriques. Le premier visait à explorer la relation entre un historique d’adversité maternelle, la sécurité d’attachement mère-enfant et le tempérament de l’enfant. Les mères ont complété une entrevue semi-structurée portant sur leurs représentations d’attachement avec leurs parents, à 6 mois, et ont évalué le tempérament de leur enfant à 2 ans. La sécurité d’attachement fut également évaluée à 2 ans. Les résultats ont démontré que les enfants dont les mères rapportaient des niveaux supérieurs d’adversité présentaient de moins bons niveaux d’activité comportementale, uniquement lorsqu’ils avaient un attachement sécurisant avec leur mère. Ces résultats suggèrent une transmission intergénérationnelle des effets d’un historique d’adversité maternelle sur le tempérament des enfants. Le deuxième article visait à investiguer si le transporteur de sérotonine (5-HTTLPR) module la transmission de risque intergénérationnelle de l’adversité maternelle sur le tempérament des enfants. L’historique d’adversité maternelle fut évalué en combinant deux mesures auto-rapportées. Les mères ont également évalué le tempérament de leur enfant à 18 et à 36 mois. Le génotype des enfants fut extrait à 36 mois. Les résultats ont révélé un effet d’interaction entre l’adversité maternelle et le génotype de l’enfant sur le tempérament, suggérant une transmission intergénérationnelle des effets de l’adversité maternelle sur le fonctionnement émotionnel des enfants. Le troisième article visait à explorer la relation entre les difficultés d’adaptation psychosociale des mères, la sensibilité maternelle et les symptômes intériorisés de leurs enfants. Les mères ont complété plusieurs questionnaires desquels un score composite de difficultés d’adaptation psychosociale fut extrait. La sensibilité maternelle fut observée à 12 mois. Les symptômes intériorisés des enfants furent évalués par les deux parents à 2 et à 3 ans. Les résultats ont démontré qu’une augmentation des difficultés maternelles d’adaptation psychosociale étaient associée à davantage de symptômes intériorisés chez les enfants, mais seulement chez ceux dont les mères étaient moins sensibles. Ces résultats ont été observés par les mères à 2 ans et par les deux parents à 3 ans. Ces résultats suggèrent que les enfants peuvent être différemment affectés par l’adaptation émotionnelle de leur mère tout en mettant l’emphase sur le rôle protecteur de la sensibilité maternelle. Le quatrième article visait à investiguer les rôles médiateurs de la dépression et de la sensibilité maternelle dans la relation entre un historique d’adversité maternelle et le tempérament de l’enfant. L’historique d’adversité maternelle fut évalué en combinant deux mesures auto-rapportées. Les mères ont également rapporté leurs symptômes dépressifs à 6 mois. La sensibilité maternelle fut évaluée de façon concomitante. Les mères ont évalué le tempérament de leur enfant à 36 mois. Les résultats ont révélé une transmission intergénérationnelle des effets d’un historique d’adversité maternelle à la génération suivante suivant une médiation séquentielle passant d’abord par la dépression maternelle et ensuite par la sensibilité maternelle. Finalement, les résultats des quatre articles ont été intégrés dans la conclusion générale.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations0
Publié2016
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