Caregiving adversity during infancy and preschool cognitive function: adaptations to context?
Notice bibliographique
Résumé
From a conditional adaptation vantage point, early life caregiving adversity likely enhances aspects of cognition needed to manage interpersonal threats. Yet, research examining early life care and offspring cognition predominantly relies upon experiments including affectively neutral stimuli, with findings generally interpreted as "early-life caregiving adversity is, de facto, 'bad' for cognitive performance." Here, in a Southeast Asian sample, we examined observed maternal sensitivity in infancy and cognitive performance 3 years later as preschoolers took part in three tasks, each involving both a socioemotional (SE) and non-socioemotional (NSE) version: relational memory (n = 236), cognitive flexibility (n = 203), and inhibitory control (n = 255). Results indicate the relation between early life caregiving adversity and memory performance significantly differs (Wald test = 7.67, (1), P = 0.006) depending on the SE versus NSE context, with maternal sensitivity in infancy highly predictive of worse memory for SE stimuli, and amongst girls, also predictive of better memory when NSE stimuli are used. Results concerning inhibitory control, as well as cognitive flexibility in girls, also tentatively suggest the importance of considering the SE nature of stimuli when assessing relations between the caregiving environment and cognitive performance. As not all approaches to missing data yielded similar results, implications for statistical approaches are elaborated. We conclude by considering how an adaptation-to-context framework approach may aid in designing pedagogical strategies and well-being interventions that harness pre-existing cognitive strengths.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».