A Dynamic Approach to Risk Factors for Maternal Corporal Punishment in Early to Middle Childhood
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the utility of a dynamic approach to risk factors for early to middle childhood maternal corporal punishment. Archival data from Fragile Families and Child Wellbeing Study mothers (N = 4,364) were used to model the associations of several risk factors (maternal depression, maternal substance use, parental burden, child negative affect, and intimate partner violence victimization), repeatedly measured at child ages 1 and 3, with both the age 3 level of and age 3-9 linear change in corporal punishment. Unlike most previous research, we distinguished between two types of variation in risk factors, reflecting occasion specific fluctuations as well as their absolute levels. We concentrate herein on the potential role of occasion specific variation in the above risk factors at age 3 – variability that is not a carryover effect from a risk factor’s past level. Mothers who reported perturbations of (i.e., occasion specific variation in) depression, substance use, parenting stress, and child negative affect between ages 1 and 3 reported higher age 3 corporal punishment. Yet age 3 to 9 change in corporal punishment was not successfully predicted. The results underscore the importance of considering occasion specific fluctuations in risk factors, alongside their absolute levels, in the development and prevention of corporal punishment.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».