Latent classes in preschoolers’ internal working models of attachment and emotional security: Roles of family risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Children’s relationships inform their internal working models (IWMs) of the world around them. Attachment and emotional security theory (EST) emphasize the importance of parent–child and interparental relationships, respectively, for IWM. The current study examined (a) data-driven classes in child attachment and emotional security IWM, (b) associations between IWM classes and demographic variables, maltreatment, intimate partner violence (IPV), and maternal depressive symptoms, and (c) consistency in attachment and emotional security IWM classes, including as a function of maltreatment, IPV, and maternal depressive symptoms. Participants were 234 preschool-aged children ( n = 152 experienced maltreatment and n = 82 had not experienced maltreatment) and their mothers. Children participated in a narrative-based assessment of IWM. Mothers reported demographics, IPV, and maternal depressive symptoms. Latent class analyses revealed three attachment IWM classes and three emotional security IWM classes. Maltreatment was associated with lower likelihood of being in the secure attachment class and elevated likelihood of being in the insecure dysregulated attachment class. Inconsistencies in classification across attachment and emotional security IWM classes were related to maltreatment, IPV, and maternal depressive symptoms. The current study juxtaposes attachment and EST and provides insight into impacts of family adversity on children’s IWM across different family relationships.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».