Parent personality and children's inattention/hyperactivity problems are related via early caregiving
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diverse mechanisms account for the familial aggregation of certain personality traits and externalizing psychopathology. We explored the roles of positive and negative parenting as mediators of longitudinal associations between parents' maladaptive personality traits and their children's inattention/hyperactivity problems. We collected self, informant and observational measures of parent personality, parenting and child symptoms from a community sample of 409 children (208 girls) and their primary caregiver across three waves of data collection at child ages 3, 5 and 8 years. Primary caregiver's negative temperament, mistrust and aggression were positively associated with children's symptoms of hyperactivity/inattention. While parenting was unrelated to self‐reported traits, responsive parenting mediated negative associations between informant‐reported maladaptive parent traits and children's hyperactivity/inattention. In addition, informant‐reported trait aggression predicted boys' ADHD symptoms via hostile parenting. Findings implicate mechanisms that may underlie intergenerational transmission and continuity of inattention/hyperactivity and highlight the importance of multi‐informant, multi‐method approaches when studying relationships between parent traits and child outcomes. Highlights Parents' trait aggression predicts boys' ADHD symptoms, partially via caregiving. Mechanisms that link parents' traits to child ADHD symptoms are trait‐specific. Informant‐, but not self‐, reported parent personality was related to parenting.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».