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Enregistrement W4386046847 · doi:10.1111/cdev.13998

Configurations of mother–child and father–child attachment relationships as predictors of child language competence: An individual participant data meta-analysis

2023· article· en· W4386046847 sur OpenAlexaff
Or Dagan, Carlo Schuengel, Marije L. Verhage, Sheri Madigan, Glenn I. Roisman, Kristin Bernard, Robbie Duschinsky, Marian J. Bakermans‐Kranenburg, Jean‐François Bureau, Abraham Sagi‐Schwartz, Rina D. Eiden, Maria S. Wong, Geoffrey L. Brown, Isabel Soares, Mirjam Oosterman, Pasco Fearon, Howard Steele, Carla Martins, Ora Aviezer

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyCompetence (human resources)Strange situationMeta-analysisAttachment theoryPopulationSocial psychologyDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An individual participant data meta-analysis was conducted to test pre-registered hypotheses about how the configuration of attachment relationships to mothers and fathers predicts children's language competence. Data from seven studies (published between 1985 and 2014) including 719 children (M age: 19.84 months; 51% female; 87% White) were included in the linear mixed effects analyses. Mean language competence scores exceeded the population average across children with different attachment configurations. Children with two secure attachment relationships had higher language competence scores compared to those with one or no secure attachment relationships (d = .26). Children with two organized attachment relationships had higher language competence scores compared to those with one organized attachment relationship (d = .23), and this difference was observed in older versus younger children in exploratory analyses. Mother–child and father–child attachment quality did not differentially predict language competence, supporting the comparable importance of attachment to both parents in predicting developmental outcomes.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,043
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,235 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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