The links between adult personality, parental discipline attitudes and harsh child punishment
Notice bibliographique
Résumé
Why are some adults predisposed to punish children’s misbehavior more severely than others? We examined the role of personality and attitudes about punishment on punishing children’s misbehavior. More specifically, punishment based on intentionality of the misbehavior and the child’s age. Using video stimuli of children’s misbehavior we found lower HEXACO’s Honesty-Humility, Emotionality and Agreeableness were related to favorable attitudes about physical punishment. Additionally, lower Agreeableness was indirectly related to more severe hypothetical punishment, regardless of child age or intention, through the indirect effect of favorable attitudes about physical discipline. Similar findings were found for lower Emotionality, however lower Emotionality was forgiving of the accidental misbehavior. Lower Emotionality (sentimentality and empathy) and Agreeableness (forgiveness and patience) may be at-risk traits for harsher punishment explained through favorable attitudes about physical punishment. Each aspect of the HEXACO’s antisocial traits therefore appears to have a distinct relationship with parental attitudes and hypothetical punishment, which can be informative for at-risk parenting interventions such as differentiating the risks associated with callous versus angry dispositions.Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/26904586.2021.1957056 .
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».