Do You See What I See? Emotion Recognition Competencies in Sexually Abused School-Aged Children and Non-Abused Children
Notice bibliographique
Résumé
Child sexual abuse (CSA) is a worldwide phenomenon that has been linked to deleterious consequences. Adverse life events, such as sexual abuse, can compromise the development of emotional competencies, an important dimension of children’s psychosocial development. This study aimed at evaluating emotion recognition competencies in sexually abused and non-abused children. The sample consisted of 97 sexually abused children (65 girls) and 78 non-abused children (56 girls) aged between 6 and 12 years. They were recruited in specialized intervention centers and elementary schools from the Montreal area. Recognition of joy, anger, fear, sadness, and neutral expressions was assessed using the Developmental Emotional Faces Stimulus Set (DEFSS; Meuwissen et al., 2017). Results of an ANCOVA revealed that the total scores of emotion recognition were significantly lower for victims of SA (M = 18.12, SE = 0.33) relative to non-abused children (M = 19.36, SE = 0.37), F(1,170) = 5.70, p < .05. Analyses performed on specific expressions yielded lower scores for the recognition of anger, F(1, 170) = 6.12, p = .014, partial η2 = .03, and joy, F(1, 170) = 8.04, p =.005, partial η2 = .04. Our findings highlight the importance of assessing emotion recognition competencies to improve intervention programs provided to sexually abused children and prevent the development of severe psychosocial problems.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».