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Enregistrement W6944052633 · doi:10.17605/osf.io/yn4f5

Effect of Parental Warmth on Adolescent Negative and Positive Affect Variability

2024· other· en· W6944052633 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)AffectionMental healthHostilityJealousyLongitudinal study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescence is a sensitive period in which adolescents go through various biological, cognitive, and social changes (Sawyer et al., 2018), which makes them vulnerable to mental health difficulties (Fuhrmann et al., 2015). Affect variability is measured by intraindividual standard deviation (iSD) utilizing intensive longitudinal data and indicates how much negative affect and positive affect fluctuate over time (Larson et al., 1980; Chiang et al., 2023). Both negative affect variability and positive affect variability are important factors in predicting mental health outcomes among adolescents (Breaux et al., 2020; Chiang et al., 2023; Larson et al., 1980; Larson et al., 1990; Neumann et al., 2011; Silk et al., 2003; Silk et al., 2011; Weinstein et al., 2013). However, little is known about the predictors of the development of negative and positive affect variability in adolescence. Hence, it is necessary to know the antecedents of affect variability to improve mental health in adolescence. Parenting practices are robust estimators of youths’ mental health (Morris et al., 2007, 2017). Parental warmth and affection are precursors of various positive developmental outcomes (i.e., decreased hostility and aggression, and increased independence, positive self-esteem, positive self-adequacy, emotional responsiveness, emotional stability, and positive worldview) in childhood and adolescence (Khaleque, 2012). Parental warmth is also necessary in adolescence to improve mental health outcomes (Boullion et al., 2023; Butterfield et al., 2021). We aim to examine the role of parental warmth in predicting adolescent negative and positive affect variability. We will examine the associations between caregiver- and adolescent-reported parental warmth, and adolescent negative and positive affect variability. Our research questions are: 1. Does caregiver-reported parental warmth predict adolescents’ negative affect variability? 2. Does caregiver-reported parental warmth predict adolescents’ positive affect variability? 3. Does adolescent-reported parental warmth predict adolescents’ negative affect variability? 4. Does adolescent-reported parental warmth predict adolescents’ positive affect variability?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 GPT0,354
Écart entre enseignants0,342 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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