From security to attachment : Mary Ainsworth's contribution to attachment theory
Notice bibliographique
Résumé
Even though John Bowlby (1907-1990) is generally regarded as the founder of attachment theory, Mary Ainsworth’s (1913-1999) contribution is considerable and goes beyond the design of the Strange Situation Procedure and the introduction of maternal sensitivity as decisive for a secure attachment relationship. Ainsworth worked in Toronto with William Blatz (1895-1964) for almost two decades before she moved to London and worked with Bowlby in 1950. Ainsworth was heavily influenced by Blatz and his security theory and infused Bowlby’s attachment theory in the making with elements of Blatz’s security theory. These elements, like for instance the secure base phenomenon, are clearly recognizable even now. The Strange Situation Procedure, an instrument Ainsworth designed to measure the quality of attachment in young children, can also be traced back to her time with Blatz: in the 1930s she designed instruments to measure the concept of security. The Strange Situation Procedure, however, was not the first of its kind: since the 1930s researchers had been experimenting with children, alone or in the company of their parents in unfamiliar surroundings, sometimes in the presence of a stranger. Taken together, we conclude that Ainsworth’s contribution to attachment theory is more significant than hitherto believed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».