Infant–parent attachment and lie-telling in young children: The Generation R Study
Notice bibliographique
Résumé
Insecure-attached adults are more likely to lie. However, it is unknown whether infant-parent attachment quality relates to lie-telling in early childhood. As in adults, lie-telling in early childhood might be related to attachment insecurity. However, a competing hypothesis might be plausible; lie-telling might be related to attachment security given that lie-telling in early childhood is considered an advancement in social-cognitive development. The current study is the first to investigate the link between insecure/secure and disorganized/non-disorganized attachment and lie-telling behavior in early childhood. Because lie-telling is studied in the context of cheating behavior, the association between cheating and attachment is additionally explored. A total of 560 Dutch children (287 girls) from a longitudinal cohort study (Generation R) were included in the analyses. Attachment quality with primary caregiver (secure/insecure and disorganized/non-disorganized attachment) was assessed at 14 months of age in the Strange Situation Procedure, and cheating and lie-telling were observed in games administered at 4 years of age. The results demonstrated no relationship of attachment (in)security and (dis)organization with cheating and lie-telling. Results are interpreted in light of evidence that lie-telling in early childhood is part of normative development. Limitations are discussed, including the time lag between assessments, the fact that lie-telling was measured toward a researcher instead of a caregiver, and the conceptualization of attachment in infancy versus adulthood. Attachment quality does not affect early normative lie-telling, but how and when it may affect later lying in children remains to be explored.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».