Stress and emotion recognition predict the relationship between a history of maltreatment and sensitive parenting behaviors: A moderated-moderation
Notice bibliographique
Résumé
Our study proposes to examine how stress and emotion recognition interact with a history of maltreatment to influence sensitive parenting behaviors. A sample of 58 mothers and their children aged between 2 and 5 years old were recruited. Parents' history of maltreatment was measured using the Child Trauma Questionnaire. An emotion recognition task was performed. Mothers identified the dominant emotion in morphed facial emotion expressions in children. Mothers and children interacted for 15 minutes. Salivary cortisol levels of mothers were collected before and after the interaction. Maternal sensitive behaviors were coded during the interaction using the Coding Interactive Behavior scheme. Results indicate that the severity of childhood maltreatment is related to less sensitive behaviors for mothers with average to good abilities in emotion recognition and lower to average increases in cortisol levels following an interaction with their children. For mothers with higher cortisol levels, there is no association between a history of maltreatment and sensitive behaviors, indicating that higher stress reactivity could act as a protective factor. Our study highlights the complex interaction between individual characteristics and environmental factors when it comes to parenting. These results argue for targeted interventions that address personal trauma.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».