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Enregistrement W4398248435 · doi:10.4103/aip.aip_87_23

A cross-sectional analysis of mothers' ability to recognize expressed facial emotions in children and its association with maternal alexithymia, depression, parenting styles, and practices

2023· article· en· W4398248435 sur OpenAlexaboutno aff
HenalRakesh Shah, AlkaAnand Subramanyam, Natasha Kate, Sreelakshmi Vaidyanathan, AllaukiP Dani, PoojaVilas Misal

Notice bibliographique

RevueAnnals of Indian Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaAssociation (psychology)PsychologyDepression (economics)Clinical psychologyCross-sectional studyDevelopmental psychologyParenting stylesFacial expressionMedicinePsychotherapistCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The ability to recognize emotional facial expressions (EFEs) is an important skill for a mother and may impact her parenting. This ability is innate but affected by multiple factors. Aims: This study aims to study the mother’s ability to recognize a child’s facial emotions and its association with present depressive symptoms, alexithymia, parenting practices, and styles. Materials and Methods: Seventy-five mothers of children being evaluated for academic problems were assessed through purposive sampling at a tertiary care child guidance clinic. The mothers completed the National Institute for Mental Health Child Emotional Faces Picture test, Patient Health Questionnaire-9 (PHQ), Toronto Alexithymia Scale (TAS), Coping with children’s negative emotions scale, and Parenting style questionnaire. Statistical Analysis: Statistical Program for Social Science (SPSS Version 21) for Windows was used. Descriptive analysis was carried out using mean and standard deviation. Other tests used for analysis were Student’s t-test, ANOVA, Pearson’s Product Moment, and Spearman’s rho. Results: The proportion of EFEs correct responses (PC) was 0.776. The happy EFE had the highest PC and neutral the least. PC of happy EFE correlated positively with emotion-focused reactions and inversely with TAS score and authoritative parenting. PC of sad EFE correlated inversely with TAS subscale of difficulty identifying emotions and positively with expressive encouragement and authoritative style of parenting. PC of angry EFE correlated with expressive encouragement and inversely with distress and minimization reactions. PC of afraid EFE inversely correlated with TAS score, PHQ-9 total score, punitive and distress reactions, and authoritarian parenting and positively with expressive encouragement. PC of neutral EFE correlated with TAS score, minimization reactions, and authoritative parenting style. Conclusions: Impairments in EFE recognition affect mother’s parenting styles and practices. Alexithymia and depressive symptoms can affect the ability to correctly identify EFEs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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