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Enregistrement W4323807226 · doi:10.1080/14616734.2023.2187852

A meta-analysis of the distribution of preschool and early childhood attachment as assessed in the strange situation procedure and its modified versions

2023· review· en· W4323807226 sur OpenAlexafffund
Audrey‐Ann Deneault, Jean‐François Bureau, Robbie Duschinsky, Pasco Fearon, Sheri Madigan

Notice bibliographique

RevueAttachment & Human Development · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of OttawaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPsychologyStrange situationDevelopmental psychologyModerationAttachment theoryMeta-analysisAmbivalenceDistribution (mathematics)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This meta-analysis synthesized the distribution of attachment classifications as coded with the Cassidy-Marvin Preschool Attachment Coding System and the Main-Cassidy Six-Year-Old System. These systems have extended scholars’ capacity to measure differences in the developing child-parent attachment relationship, and its sequelae, beyond the infancy period; however, the global distribution of the attachment categories in these systems, and the potential factors influencing this distribution, remain unknown. The meta-analysis included 97 samples (N = 8,186 children; 55% boys), mostly drawn from North American or European populations (89%; M = 76% White). Results indicated that the distribution of child-mother attachment was 53.5% secure, 14.0% avoidant, 11.0% ambivalent, and 21.5% disorganized/controlling. Moderator analyses showed that rates of security were lower, and rates of disorganization were higher, in samples of at-risk families, specifically when children were exposed to maltreatment. Variations in the procedure also moderated the distribution. The discussion calls for greater unity around methodological practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,025
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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