Maternal depressive symptoms and language development: The moderating role of child temperament.
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the interaction between maternal depressive symptoms and child temperament in predicting subsequent child language skills. Participants were 252 mother-child dyads recruited from the All Our Families longitudinal cohort, a primarily middle-class sample (62.9% completed postsecondary education) from Alberta, Canada (90.5% White, 6% Asian, 3.5% other). Maternal depressive symptoms at age 3, controlling for prenatal depressive symptoms, did not evidence a direct effect on child language skills at age 5 (49.6% males; mean [M] = 5.12 years old, standard deviation [SD] = .11). However, both child surgency and effortful control interacted with maternal depression at age 3 to predict later language skills. Low effortful control was a risk factor for poorer language abilities in contexts of high maternal depressive symptoms. High child surgency emerged as a differential susceptibility marker, predicting poorer language skills in contexts of high maternal depressive symptoms but better language skills in contexts of low depressive symptoms. Negative affect did not interact with maternal depressive symptoms in predicting language skills. These findings highlight the complex interaction between maternal and child characteristics in predicting language development during a developmental period in which language skills are a prime indicator of school readiness and a predictor of future academic achievement and socioemotional adjustment. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».