From temperament and parenting to attachment: a review of the interplay of gene and environment factors in the developmental pathway to attachment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Attachment represents an aspect of the parent-child relationship by encapsulating behaviours and stress management strategies. Although attachment is not considered a measure of psychopathology, some attachment styles place children at higher risk for psychopathologies. The origins of attachment have historically thought to be either parenting-related variables, or temperament. More recently, there has been accumulated evidence of gene × environment interactions in attachment, temperament, and parenting. This review aims to cover shared gene × environment pathways between these variables, introduce recent relevant insights from prenatal programming research, and offer a synthesized developmental cascade model of attachment. RECENT FINDINGS: Carriers of gene polymorphisms related to stress neurobiology respond differently to environments than noncarriers according to two patterns: attachment research shows inconsistent diathesis-stress between gene polymorphisms and environment, and temperament, stress physiology, and prenatal programming research show clear patterns of differential susceptibility. SUMMARY: By synthesizing prenatal and postnatal findings, a model of attachment emerges in which individuals more susceptible to environmental influences are carriers of specific genes, whose endophenotypic markers include stress biology and phenotypic markers include temperament. Intervention should, therefore, focus on parenting and stress regulation strategies for these individuals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».