Language Strategies to Reduce Anxiety of At-risk Children Deprived of Parental Care
Notice bibliographique
Résumé
The present study examines language impact on anxiety in at-risk children deprived of parental care. Bulgarianchildren without parents (n=40) divided into 3 age groups (aged 7-10; aged 11-14; and aged 15-17) embedintervention accomplished by four volunteers using four interaction strategies: normal voice and positive language;high tone and positive language; normal tone and negative language, and high tone and negative language.Surveillance has been conducted subjecting anxiety reactions of children measured in 10 indicators: diffidence,dependence, dissatisfaction, reliance, insecurity (for self-assessment anxiety); inadequacy, inactivity,non-communication, inability to seek help, and lack of empathy (for interpersonal anxiety). The present study resultsdemonstrate that linguistic signs have higher influence than paralinguistic cues on children’s behaviour and the useof negative language would increase anxiety in children to a greater extent when the tone is normal while raising thetone would enhance self-assessment and interpersonal anxiety of children with emotional disorders. Balanced use ofnegative and positive language combination with a different tone in different situations would increase socialfunctioning of the child. The use of different strategies for interaction by specialists – with normal and high tone,encouragement or reprimand should be tailored to the specifics of the child as well as to the relevant skills to bedeveloped.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».