Trajectories of intimacy and conflict with mothers and fathers from adolescence to adulthood
Notice bibliographique
Résumé
The quality of mother–child and father–child relationships evolves during emerging adulthood. Given the diverse life paths of young adults, the positive (intimacy) and negative (conflict) dimensions underpinning these relationships may change heterogeneously. This study aimed to identify trajectories of intimacy and conflict with mothers and fathers from ages 16 to 30, explore the overlap between mothers’ and fathers’ trajectories, and examine whether child characteristics and family characteristics predict membership in these trajectories. Data were drawn from a longitudinal study initiated with 390 participants recruited from sixth-grade classes (58% girls). Intimacy and conflicts were measured at ages 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 25, and 30, and antecedents were measured at ages 12, 13, and 15. Latent class growth analyses revealed three trajectories of intimacy for mothers: (1) low-stable (30%), (2) moderate-quadratic (40%), and (3) high-quadratic (30%); and for fathers: (1) low-stable (44%), (2) moderate-quadratic (44%), and (3) high-quadratic (12%). Two conflict trajectories were identified for mothers: (1) high-linear (18%) and (2) low-quadratic (82%), and for fathers: (1) high-stable (15%) and (2) low-quadratic (85%). Child gender and socioeconomic status predicted mother-intimacy trajectories, while family cohesion and children’s depressive symptoms predicted intimacy and conflict trajectories with both parents, respectively.
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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 | 0,000 | 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 ».