Testing the cycle of maltreatment hypothesis: Meta-analytic evidence of the intergenerational transmission of child maltreatment
Notice bibliographique
Résumé
It has long been claimed that "maltreatment begets maltreatment," that is, a parent's history of maltreatment increases the risk that his or her child will also suffer maltreatment. However, significant methodological concerns have been raised regarding evidence supporting this assertion, with some arguing that the association weakens in samples with higher methodological rigor. In the current study, the intergenerational transmission of maltreatment hypothesis is examined in 142 studies (149 samples; 227,918 dyads) that underwent a methodological quality review, as well as data extraction on a number of potential moderator variables. Results reveal a modest association of intergenerational maltreatment (k = 80; d = 0.45, 95% confidence interval; CI [0.37, 0.54]). Support for the intergenerational transmission of specific maltreatment types was also observed (neglect: k = 13, d = 0.24, 95% CI [0.11, 0.37]; physical abuse: k = 61, d = 0.41, 95% CI [0.33, 0.49]; emotional abuse: k = 18, d = 0.57, 95% CI [0.43, 0.71]; sexual abuse: k = 18, d = 0.39, 95% CI [0.24, 0.55]). Methodological quality only emerged as a significant moderator of the intergenerational transmission of physical abuse, with a weakening of effect sizes as methodological rigor increased. Evidence from this meta-analysis confirms the cycle of maltreatment hypothesis, although effect sizes were modest. Future research should focus on deepening understanding of mechanisms of transmission, as well as identifying protective factors that can effectively break the cycle of maltreatment.
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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 | 0,121 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».