Recognition of children’s emotional facial expressions among mothers reporting a history of childhood maltreatment
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that child maltreatment is associated with both positive and negative effects on the recognition of facial emotions. Research has provided little evidence of a relation between maltreatment during childhood and young adults' ability to recognize facial displays of emotion in children, an essential skill for a sensitive parental response. In this study, we examined the consequences of different forms of maltreatment experienced in childhood on emotion recognition during parenthood. Participants included sixty-three mothers of children aged 2 to 5 years. Retrospective self-reports of childhood maltreatment were assessed using the short form of the Childhood Trauma Questionnaire (CTQ). Emotion recognition was measured using a morphed facial emotion identification task of all six basic emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness, and surprise). A Path Analysis via Structural Equation Model revealed that a history of physical abuse is related to a decreased ability to recognize both fear and sadness in children, whereas emotional abuse and sexual abuse are related to a decreased ability to recognize anger in children. In addition, emotional neglect is associated with an increased ability to recognize anger, whereas physical neglect is associated with less accuracy in recognizing happiness in children's facial emotional expressions. These findings have important clinical implications and expand current understanding of the consequences of childhood maltreatment on parents' ability to detect children's needs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».