It takes a village: A multi-brain approach to studying multigenerational family communication
Notice bibliographique
Résumé
Grandparents play a critical role in child rearing across the globe. Yet, there is a shortage of neurobiological research examining the relationship between grandparents and their grandchildren. We employ multi-brain neurocomputational models to simulate how changes in neurophysiological processes in both development and healthy aging affect multigenerational inter-brain coupling - a neural marker that has been linked to a range of socio-emotional and cognitive outcomes. The simulations suggest that grandparent-child interactions may be paired with higher inter-brain coupling than parent-child interactions, raising the possibility that the former may be more advantageous under certain conditions. Critically, this enhancement of inter-brain coupling for grandparent-child interactions is more pronounced in tri-generational interactions that also include a parent, which may speak to findings that grandparent involvement in childrearing is most beneficial if the parent is also an active household member. Together, these findings underscore that a better understanding of the neurobiological basis of cross-generational interactions is vital, and that such knowledge can be helpful in guiding interventions that consider the whole family. We advocate for a community neuroscience approach in developmental social neuroscience to capture the diversity of child-caregiver relationships in real-world settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».