Cure for tantrums? Longitudinal associations between parental digital emotion regulation and children's self-regulatory skills
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parents often use digital devices to regulate their children's negative emotions, e.g., to stop tantrums. However, this could hinder child development of self-regulatory skills. The objective of the study was to observe bidirectional longitudinal associations between parents' reliance on digital devices to regulate their child's emotions and self-regulatory tendencies (anger/frustration management, effortful control, impulsivity). Methods: = 265) filled out the Child Behavior Questionnaire-Short Form and the Media Assessment Questionnaire twice: the initial assessment (T1) took place in 2020 (mean child age = 3.5 years old), and follow-up (T2) occurred a year later in 2021 (mean child age = 4.5 years old). Results: Higher occurrence of parental digital emotion regulation (PDER) in T1 predicts higher anger and lower effortful control in T2, but not impulsivity. Higher anger in T1, but not impulsivity and effortful control, predicts higher PDER in T2. Discussion: Our results suggest that parents of children with greater temperament-based anger use digital devices to regulate the child's emotions (e.g., anger). However, this strategy hinders development of self-regulatory skills, leading to poorer effortful control and anger management in the child.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».