Life course predictors of child emotional distress during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic: Findings from a prospective intergenerational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examine precursors of child emotional distress during the COVID-19 pandemic in a prospective intergenerational Australian cohort study. METHODS: Parents (N = 549, 60% mothers) of 934 1-9-year-old children completed a COVID-19 specific module in 2020 and/or 2021. Decades prior, a broad range of individual, relational and contextual factors were assessed during parents' own childhood, adolescence and young adulthood (7-8 to 27-28 years old; 1990-2010) and again when their children were 1 year old (2012-2019). RESULTS: After controlling for pre-pandemic socio-emotional behaviour problems, COVID-19 child emotional distress was associated with a range of pre-pandemic parental life course factors including internalising difficulties, lower conscientiousness, social skills problems, poorer relational health and lower trust and tolerance. Additionally, in the postpartum period, pre-pandemic parental internalising difficulties, lower parental warmth, lower cooperation and fewer behavioural competencies predicted child COVID-19 emotional distress. CONCLUSIONS: Findings highlight the importance of taking a larger, intergenerational perspective to better equip young populations for future adversities. This involves not only investing in child, adolescent, and young adult emotional and relational health, but also in parents raising young families.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».