The Child and Parent Emotion Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parents shape child emotional competence and mental health via their beliefs about children’s emotions, by modelling emotion regulation skills, emotion-related parenting, and the emotional climate of the family. Much of the research to date has been based on small samples with mothers of primary school-aged children. The Child and Parent Emotion Study (CAPES) aims to examine longitudinal associations between parent emotion socialisation, child emotion regulation and socioemotional adjustment at four time points. CAPES will investigate the moderating role of parent gender, child temperament and gender, and family background. Methods: CAPES is an age-stratified longitudinal cohort study. CAPES recruited 1,992 parents of children aged 0–9 years and 264 prospective parents (i.e, pregnant parents of their first child) in 2018–2019. Parents are residents of six English-speaking countries (i.e., Australia, New Zealand, US, Canada, UK, Ireland). Participants completed online self-report surveys that included several measures of parent outcomes, including parent emotion socialisation (e.g., parents’ beliefs about children’s emotions, parents’ stress), and age-sensitive measures of child outcomes (e.g., child emotion regulation, child internalising problems). Between 2018 and 2021, three timepoints of data have been collected, in intervals of approximately 12 months. Data collection for time 4 will be completed by late 2022. This dataset includes three timepoints of data, for participants who consented to share their data (N=2,069).
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».