Assessing Attachment Classification Difference Between Indigenous and Non-Indigenous Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review sought to investigate differences in attachment classification between Indigenous and non-Indigenous children, measures used to determine Indigenous attachment classification, and adjustments made to measurements to ensure relevance to Indigenous participants. Owing to diversity in cultural context and caregiving arrangements between Indigenous and non-Indigenous populations, classification differences were expected between cohorts. A systematic search of 5,980 studies was undertaken to investigate attachment classification differences between Indigenous and non-Indigenous infants and children, age 0 to 18 years, in Australia, New Zealand, Canada, and America, in which 15 eligible quantitative and qualitative studies were identified and synthesized ( N = 3,452). There were no suitable Australian, New Zealand, or Canadian studies utilizing Indigenous samples. The review relied on Native American infant and child samples and found a lack of culturally specific attachment classifications, as studies did not distinguish between Indigenous and non-Indigenous participant classifications. Furthermore, studies did not validate adjustments made to attachment measures or designs to ensure contextual relevance and applicability to Indigenous participants. The review brings to attention the lack of culturally specific attachment measures for Indigenous infants and children. Further research is needed to establish a reliable attachment classification system for use with Indigenous infants and children to ensure a comprehensive and informed understanding of Indigenous caregiving systems and assessment and influence key decisions that impact the wellbeing of Indigenous people.
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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 | 0,010 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».