Adverse childhood experiences and maternal self‐efficacy: Examining the mediating role of intimate partner violence and the moderating role of caste membership in rural India
Notice bibliographique
Résumé
Maternal self-efficacy (MSE) is associated with healthy functioning in mothers and children globally. Maternal exposure to adverse childhood experiences (ACEs) and intimate partner violence (IPV) is known to negatively impact MSE in high-income countries; however, the association has not been examined in low-and-middle-income countries, such as India, which face socioeconomic risks including poverty, illiteracy, and discrimination based on caste membership. The present study examines the mediating role of IPV in the association between ACEs (specifically-emotional, physical, and sexual abuse, neglect, household dysfunction, and discrimination) and MSE and tests caste membership as a moderator. A community-based, cross-sectional survey was performed with 316 mothers with at least one child between 0 and 24 months in a rural area in the North Indian state of Uttar Pradesh. A structural equation framework was used to test the moderated-mediation model. Results from the moderated-mediation model indicate that greater ACEs exposure was associated with lower MSE and this association was mediated by IPV exposure for low-caste but not high-caste mothers, even after controlling for wealth and literacy. These findings add to existing evidence on ACEs exposure as a significant burden for rural Indian mothers, negatively impacting parenting outcomes such as MSE. The critical role of caste membership is also highlighted, providing implications for future research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».