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Enregistrement W4414084149 · doi:10.1017/s0954579425100606

Trust perception in Syrian refugee children

2025· article· en· W4414084149 sur OpenAlexaff
Y. Chen, Lina Qtaishat, Matteo Lisi, Rana Dajani, Amal El Kharouf, Sophie von Stumm, Kristin Hadfield, Isabelle Mareschal, Julia Michalek

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensWeyerhauser (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePerceptionTrustworthinessPsychosocialPsychopathologyMental healthSocial perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Trust judgments involve rapidly evaluating others’ appearance and are critical in psychosocial development. Trust biases may be linked to psychopathology risk, particularly in vulnerable, adversity-affected populations, but very little is known about trust perception in refugee context. Here, we measured trust perception of Syrian refugee children ( N = 324, M age = 6.32 years) displaced in Jordan, using a validated trust task with computer-generated faces varying in perceived trustworthiness (data collection: May-August 2021). Mothers ( N = 324, M age = 32.59) reported on child and mothers’ mental health, and mother-child relationship. Child trust perception was not associated with child or mothers’ mental health, or mother-child relationship (all p > .10), but we found age-related changes in perceived trust, with older children reporting faces as less trustworthy than younger children ( B = .32, p < .001). Although children’s social judgments might be associated with socio-emotional functioning in non-refugee populations, our results suggest that refugee children’s mental health does not seem to be linked to their perception of trust, and that trusting others might diminish with age in displaced, at-risk children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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