Maternal phubbing and authoritative parenting: Latent profiles and associations with child behavioral outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This study aimed to identify different profiles of mothers based on phubbing and parenting and examined the effects of the different profiles on children's outcomes. Background Previous studies examined this mechanism via a variable‐centered approach, assuming its relationship is linear, without exploring the underlying typology of parents with various phubbing and parenting. Method From Shanghai kindergartens, 970 mothers of children aged 3–6 years were recruited. Participants completed the measures (administered via an online survey website) of parental phubbing, parenting style, and children's outcomes. The study identified subgroups by maternal authoritativeness and phubbing using latent profile analysis. Results Three profiles emerged: low‐level (11.13%), medium‐level (39.38%), and high‐level (49.48%) child‐centered parenting. Low‐level mothers who displayed the most phubbing and least authoritativeness reported their children faced more behavioral difficulties. Conclusion The findings imply remarkable between‐group differences in parental phubbing and authoritative parenting. High‐level child‐centered parenting contributes to reducing children's behavioral difficulties and increasing their strengths. Implications This study emphasizes the blending influence of parental media use and child‐rearing behaviors on children's outcomes in Chinese families.
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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 | 0,000 |
| 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 ».